需先提取prd中用户角色、核心流程、字段清单三要素，剔除非功能性需求，再以结构化提示词驱动trae生成代码：明确功能目标、请求方式、校验规则、业务逻辑、响应格式及依赖假设，最后验证代码完整性、命名一致性与关键校验逻辑。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
用Trae根据PRD生成代码，需要先让模型准确理解需求文档中的功能边界、数据结构和交互逻辑，再通过结构化提示词触发代码生成，而不是直接粘贴PRD全文扔给AI。
准备PRD：提取关键要素
打开PRD文档，用高亮笔标出三类内容：用户角色（如“管理员可删除订单”）、核心流程（如“用户提交表单→校验→写入数据库→返回成功页”）、字段清单（如“订单ID（字符串，必填）、状态（枚举：pending/confirmed/cancelled）”）。
删掉背景描述、市场分析、非功能性需求（如“系统需支持10万并发”），这些信息会干扰Trae对实现逻辑的聚焦。
把筛选后的要素整理成纯文本段落，每段以冒号分隔角色/动作/约束，例如：“管理员：删除订单 → 需弹窗二次确认 → 删除后不可恢复【删除操作不可逆，必须加confirm弹窗】”。
构造Trae提示词
在Trae界面新建对话，输入以下结构化提示：
你是一个全栈工程师，正在为Web应用开发后端API。请基于以下需求生成TypeScript + Express代码：
① 功能目标：实现“管理员删除订单”接口；
② 请求方式：DELETE /api/orders/:id；
③ 输入校验：检查URL参数id是否为Mongo ObjectId格式，否则返回400；
④ 业务规则：调用数据库deleteOne前必须先查询该订单是否存在且状态不为“completed”，否则返回404；
⑤ 响应格式：成功时返回{ success: true, deletedCount: 1 }，失败时返回{ error: "xxx" }；
⑥ 依赖假设：已存在db.collection('orders')连接实例，命名为ordersCollection。
只输出可直接运行的代码文件内容，不加解释、不加markdown代码块标记、不加console.log调试语句。
执行生成与验证
点击“Run”等待Trae输出代码。
拿到代码后，立刻检查三处：第一行是否为import语句（不是“// 以下是生成的代码”之类废话）；是否有硬编码的数据库名或集合名（应与你项目实际一致）；deleteOne调用前是否包裹了findOne校验逻辑【缺少校验会导致已完成订单被误删】。
复制代码粘贴到你的routes/order.ts中，保存，启动本地服务，用curl -X DELETE http://localhost:3000/api/orders/65a1b2c3d4e5f67890123456测试响应状态码和body内容。
