最近我發(fā)現(xiàn)自己用 Express 搭建的網(wǎng)站突然響應變慢，服務器負載莫名其妙地升高。一開始我還以為是代碼優(yōu)化問題，但看了幾天后隱約感覺不對勁——流量突然暴增，但 uv 并沒有明顯增長。

這種情況顯然是遭遇了異常訪問，要么是人為高頻刷新，要么是爬蟲抓取。

問題是，這個網(wǎng)站最初只是為了學習 Node.js 搭建的，為了簡化維護，一直沒有記錄訪問日志，導致現(xiàn)在無法追溯問題。但遇到這種情況，只能緊急添加日志功能，才能揪出背后的“始作俑者”。

一、Trae：救急神器登場

之前嘗試過幾款 AI 編程工具，但總會遇到各種限制，要么網(wǎng)絡問題，要么額度太少不夠用。

最近體驗了字節(jié)出品的國產(chǎn) AI IDE——Trae，主打AI 編程輔助。除了內(nèi)置 deepseek R1、V3、v3-0324 和 doubao1.5pro，同時支持自定義模型，最重要的是免費。本周又有大功能更新，支持了 MCP 和自定義智能體。

本文記錄下我是如何用它快速給 Express 應用集成日志系統(tǒng)，替代手動查閱 morgan 文檔的過程。

二、實戰(zhàn)：逐步完善Express日志功能

步驟一：快速添加基礎日志

先不管三七二十一，把最基礎的請求日志加上，至少能在控制臺看到是誰在訪問了。

打開項目中的 app.js 文件，然后在 Trae 的 AI 面板里輸入：

加上日志中間件

不到2秒，Trae 就理解了我的需求，并給出了解決方案：

首先提示需要安裝 morgan，點擊"運行"，Trae 直接就幫我安裝了 morgan，甚至不需要手動 npm install，這真的驚訝到我了。

研究后發(fā)現(xiàn)，Trae 的智能體功能默認啟用了 @Builder 模式。這個模式內(nèi)置了完整的文件系統(tǒng)和終端環(huán)境，所以能直接執(zhí)行 npm 命令。

回到正題，在幫我安裝 morgan 后，Trae 繼續(xù)生成了引入和使用 morgan 的代碼：

點擊"全部接受"后，代碼就立刻應用到了文件中。運行應用后，每次有訪問請求，控制臺就會輸出類似這樣的日志：

基礎日志有了，確實比我自己去翻文檔快多了！但是，控制臺日志不太方便分析，而且服務器一重啟就沒了。

步驟二：持久化到文件并實現(xiàn)日志輪換

接下來，我想把日志存到文件里，而且最好能按天分割，避免單個日志文件無限增大。

在此之前，我希望 Trae 生成的代碼能符合我的個人風格，于是給它制定了一份規(guī)則：

再次提問，并且使用 #+能力名稱調(diào)用了 Trae 上下文能力：聯(lián)網(wǎng)搜索。

Trae分析了我的需求，建議使用 rotating-file-stream 庫來實現(xiàn)日志輪換：

我當然選擇接受建議：

重新運行應用，發(fā)現(xiàn)在 logs 目錄下自動生成了 access.log 文件，而且日志內(nèi)容比 console 格式更詳細，包含了訪問時間、HTTP 方法、URL、狀態(tài)碼、響應時間等信息。這下我就能隨時查看歷史訪問記錄了！

步驟三：區(qū)分訪問日志和錯誤日志

混在一起的日志看起來有點亂，我希望能把正常訪問和錯誤請求分開記錄，方便排查問題。

Trae 的上下文能力真的很好用：

修改 morgan 配置，讓 2xx/3xx 的成功請求日志寫入 'access.log'，而4xx/5xx 的錯誤請求日志寫入 'error.log' ，兩個日志都需要按天輪換 #Web

Trae理解了需求，給出了非常完善的方案：

這個方案考慮得相當周全，我測試了一下，分別訪問了正常頁面和不存在的頁面，果然日志被正確地分別記錄到了不同文件中。

步驟四：優(yōu)化寫入性能

既然我的網(wǎng)站可能面臨大量訪問，頻繁寫入日志可能會影響性能。我要求 Trae 幫我加上緩沖：

加上寫入間隔來緩沖日志寫入 #Web

Trae 給出了相關代碼：

通過這些代碼，日志會先緩存在內(nèi)存中，然后每隔 5 秒才會寫入磁盤，能有效減輕頻繁 I/O 操作帶來的性能壓力，提高日志寫入效率。

三、代碼的提交

回過頭看，從加第一行日志到實現(xiàn)文件輪換、錯誤分離，我驚訝地發(fā)現(xiàn)，自己幾乎沒怎么手寫代碼，大部分時候是在和 AI 對話、確認、然后點擊“運行”、“全部接受”。連安裝依賴庫的命令都是 Trae 直接提供的，基本沒怎么用到終端操作。這智能體自動化程度確實有點東西。

而且，這還只是用了 Trae 內(nèi)置的通用 Agent。對于更復雜或個性化的場景，Trae 也提供了強大的自定義智能體功能。可以根據(jù)自己的使用場景和目標，通過 MCP (Model Context Protocol) 賦予智能體調(diào)用各種專屬外部資源的能力，真正精細化地打磨 AI 的能力邊界，讓它變成你特定工作流中的專家。

既然如此，干脆就把代碼提交的任務也交給它。

使用 @ 喚出智能體，在彈出的選項中選擇 “創(chuàng)建智能體”，Trae 會進入創(chuàng)建智能體也沒，這里我輸入了名稱 Git：

接下來就是給這個 Git 智能體擴展能力了，點擊 “創(chuàng)建 MCP Servers” 就可以進入 MCP 市場了，在這里，我選擇了 Github：

輸入從 Github 獲得的 Token 后就能在 MCP Servers 看到這個 MCP 了：

接下來回到自定義智能體頁面，勾選之前添加的 Github MCP Server，點擊 “創(chuàng)建”即可使用 Git 智能體了：

使用自定義智能體和之前一樣，@ 即可：

至此，提交代碼的操作也完美的不需要手寫代碼就能完成了。

四、揪出"元兇"

好了，日志系統(tǒng)完善了！經(jīng)過幾天的運行，我終于通過分析 access.log 和 error.log 發(fā)現(xiàn)了問題所在：部分是國外的垃圾蜘蛛不遵守 robots.txt 協(xié)議，短時間內(nèi)頻繁爬取網(wǎng)站，甚至在服務器返回 429 之后還在訪問，已經(jīng)全都丟 nginx 屏蔽了。還有幾個固定 IP 也是短時間內(nèi)頻繁訪問，而且請求模式非常規(guī)律，基本可以確定是爬蟲了。

接下來就是針對性地做一些防護措施，比如添加速率限制、IP 黑名單等，不過具體的反爬策略就不展開了，防止被反反爬，重點是日志幫我定位了問題源頭。

五、Trae：真 AI 工程師的實力

這次用 Trae IDE 來給 Express 應用加日志功能，整個體驗下來效率提升非常明顯。從最基礎的需求到逐步完善的過程中，AI都能給出準確的代碼建議和完整的解決方案。

特別喜歡它的智能體（@Agent）對話模式和上下文理解能力，可以直接針對我的代碼提問和修改，比單純地復制粘貼代碼片段要智能得多。它能理解我當前的代碼結構，并基于此給出恰當?shù)慕ㄗh。

對于像我這樣偶爾寫寫后端的開發(fā)者來說，可以快速實現(xiàn)功能而不必花太多時間查文檔；對于專業(yè)的開發(fā)者，它也能在方案調(diào)研、代碼重構、處理復雜配置時提供很大幫助。比如通過#Web搜索最新的庫用法，或者通過自定義 Agent、配置Rules 來統(tǒng)一規(guī)范等，都能節(jié)省不少時間。

不知道是運氣好 Trae 強大，這次 AI 給的代碼都不需要微調(diào)一下就能完美符合我的項目，大大減少了查文檔和寫樣板代碼的時間。

對了，以前用過 MarsCode 編程助手的朋友注意了，現(xiàn)在它更名為 Trae 插件了，用 Vscode 的同學也可以直接搜索 Trae 安裝。

六、結語

總的來說，Trae IDE 是一個值得開發(fā)者嘗試的 AI 編程助手，就我個人而言，它非常值得使用。

感興趣的朋友可以去官網(wǎng) https://sourl.cn/ymmfvS 下載體驗一下，是完全免費的。