需通过三种方式在trae中定义标准化prompt模板：一、使用template editor可视化配置；二、通过yaml文件批量导入；三、在node graph中嵌入jinja2语法动态渲染。
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如果您希望在Trae中为代码生成任务定义标准化、可复用的Prompt模板，需通过其配置机制将指令结构化封装。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、使用Trae内置的Template Editor界面配置
该方式适用于无代码基础的用户，依赖Trae Web UI提供的可视化模板管理功能，所有修改实时保存并自动绑定至对应模型节点。
1、登录Trae平台后，点击左侧导航栏的Templates选项卡。
2、点击右上角+ New Template按钮，选择类型为Code Generation。
3、在编辑区输入模板内容，例如：
“你是一个Python专家，请根据以下需求生成符合PEP 8规范的函数：{{input}}。仅输出可执行代码，不加任何解释。”
4、在Variables区域手动添加变量标识符，如，系统将自动识别为运行时占位符。
5、填写模板名称为py_func_standard，点击Save完成注册。
二、通过YAML文件导入自定义模板
该方式适用于批量部署或版本化管理场景，支持Git集成与CI/CD流程嵌入，模板文件需严格遵循Trae指定的YAML Schema。
1、在本地创建文件code_prompt.yaml，内容以template_type: code开头。
2、在content字段中使用双花括号包裹动态参数，例如：{{language}}和{{requirements}}。
3、在metadata区块内设置tags: ["backend", "python"]以便后续筛选。
4、执行命令行指令：trae template import --file code_prompt.yaml。
5、导入成功后，该模板将在所有支持代码生成的节点中显示为可选指令源。
三、在Node Graph中直接嵌入Jinja2语法模板
该方式面向高级用户，允许在特定工作流节点内部动态构造Prompt，实现上下文感知的指令生成，无需全局注册。
1、打开目标Workflow，在需要生成代码的LLM节点上双击进入配置面板。
2、找到Prompt Template文本域，启用Enable Jinja2 Rendering开关。
3、输入含逻辑判断的模板，例如：
{% if language == "js" %}用ES6语法编写函数{% else %}用TypeScript编写带JSDoc的函数{% endif %}：{{task}}。
4、在节点上游连接一个Data Input节点，为其output字段配置键名language和task。
5、部署该Workflow后，每次执行都将依据传入数据实时渲染Prompt内容。
