最近我发现自己用 Express 搭建的网站突然响应变慢，服务器负载莫名其妙地升高。一开始我还以为是代码优化问题，但看了几天后隐约感觉不对劲——流量突然暴增，但 uv 并没有明显增长。
这种情况显然是遭遇了异常访问，要么是人为高频刷新，要么是爬虫抓取。
问题是，这个网站最初只是为了学习 Node.js 搭建的，为了简化维护，一直没有记录访问日志，导致现在无法追溯问题。但遇到这种情况，只能紧急添加日志功能，才能揪出背后的“始作俑者”。
一、Trae：救急神器登场
之前尝试过几款 AI 编程工具，但总会遇到各种限制，要么网络问题，要么额度太少不够用。
最近体验了字节出品的国产 AI IDE——Trae，主打AI 编程辅助。除了内置 deepseek R1、V3、v3-0324 和 doubao1.5pro，同时支持自定义模型，最重要的是免费。本周又有大功能更新，支持了 MCP 和自定义智能体。
本文记录下我是如何用它快速给 Express 应用集成日志系统，替代手动查阅 morgan 文档的过程。
二、实战：逐步完善Express日志功能
步骤一：快速添加基础日志
先不管三七二十一，把最基础的请求日志加上，至少能在控制台看到是谁在访问了。
打开项目中的 app.js 文件，然后在 Trae 的 AI 面板里输入：
复制加上日志中间件
不到2秒，Trae 就理解了我的需求，并给出了解决方案：
首先提示需要安装 morgan，点击"运行"，Trae 直接就帮我安装了 morgan，甚至不需要手动 npm install，这真的惊讶到我了。
研究后发现，Trae 的智能体功能默认启用了 @Builder 模式。这个模式内置了完整的文件系统和终端环境，所以能直接执行 npm 命令。
回到正题，在帮我安装 morgan 后，Trae 继续生成了引入和使用 morgan 的代码：
点击"全部接受"后，代码就立刻应用到了文件中。运行应用后，每次有访问请求，控制台就会输出类似这样的日志：
基础日志有了，确实比我自己去翻文档快多了！但是，控制台日志不太方便分析，而且服务器一重启就没了。
步骤二：持久化到文件并实现日志轮换
接下来，我想把日志存到文件里，而且最好能按天分割，避免单个日志文件无限增大。
在此之前，我希望 Trae 生成的代码能符合我的个人风格，于是给它制定了一份规则：
再次提问，并且使用 #+能力名称调用了 Trae 上下文能力：联网搜索。
Trae分析了我的需求，建议使用 rotating-file-stream 库来实现日志轮换：
我当然选择接受建议：
重新运行应用，发现在 logs 目录下自动生成了 access.log 文件，而且日志内容比 console 格式更详细，包含了访问时间、HTTP 方法、URL、状态码、响应时间等信息。这下我就能随时查看历史访问记录了！
步骤三：区分访问日志和错误日志
混在一起的日志看起来有点乱，我希望能把正常访问和错误请求分开记录，方便排查问题。
Trae 的上下文能力真的很好用：
复制修改 morgan 配置，让 2xx/3xx 的成功请求日志写入 'access.log'，而4xx/5xx 的错误请求日志写入 'error.log' ，两个日志都需要按天轮换 #Web
Trae理解了需求，给出了非常完善的方案：
这个方案考虑得相当周全，我测试了一下，分别访问了正常页面和不存在的页面，果然日志被正确地分别记录到了不同文件中。
步骤四：优化写入性能
既然我的网站可能面临大量访问，频繁写入日志可能会影响性能。我要求 Trae 帮我加上缓冲：
复制加上写入间隔来缓冲日志写入 #Web
Trae 给出了相关代码：
通过这些代码，日志会先缓存在内存中，然后每隔 5 秒才会写入磁盘，能有效减轻频繁 I/O 操作带来的性能压力，提高日志写入效率。
三、代码的提交
回过头看，从加第一行日志到实现文件轮换、错误分离，我惊讶地发现，自己几乎没怎么手写代码，大部分时候是在和 AI 对话、确认、然后点击“运行”、“全部接受”。连安装依赖库的命令都是 Trae 直接提供的，基本没怎么用到终端操作。这智能体自动化程度确实有点东西。
而且，这还只是用了 Trae 内置的通用 Agent。对于更复杂或个性化的场景，Trae 也提供了强大的自定义智能体功能。可以根据自己的使用场景和目标，通过 MCP (Model Context Protocol) 赋予智能体调用各种专属外部资源的能力，真正精细化地打磨 AI 的能力边界，让它变成你特定工作流中的专家。
既然如此，干脆就把代码提交的任务也交给它。
使用 @ 唤出智能体，在弹出的选项中选择 “创建智能体”，Trae 会进入创建智能体也没，这里我输入了名称 Git：
接下来就是给这个 Git 智能体扩展能力了，点击 “创建 MCP Servers” 就可以进入 MCP 市场了，在这里，我选择了 Github：
输入从 Github 获得的 Token 后就能在 MCP Servers 看到这个 MCP 了：
接下来回到自定义智能体页面，勾选之前添加的 Github MCP Server，点击 “创建”即可使用 Git 智能体了：
使用自定义智能体和之前一样，@ 即可：
至此，提交代码的操作也完美的不需要手写代码就能完成了。
四、揪出"元凶"
好了，日志系统完善了！经过几天的运行，我终于通过分析 access.log 和 error.log 发现了问题所在：部分是国外的垃圾蜘蛛不遵守 robots.txt 协议，短时间内频繁爬取网站，甚至在服务器返回 429 之后还在访问，已经全都丢 nginx 屏蔽了。还有几个固定 IP 也是短时间内频繁访问，而且请求模式非常规律，基本可以确定是爬虫了。
接下来就是针对性地做一些防护措施，比如添加速率限制、IP 黑名单等，不过具体的反爬策略就不展开了，防止被反反爬，重点是日志帮我定位了问题源头。
五、Trae：真 AI 工程师的实力
这次用 Trae IDE 来给 Express 应用加日志功能，整个体验下来效率提升非常明显。从最基础的需求到逐步完善的过程中，AI都能给出准确的代码建议和完整的解决方案。
特别喜欢它的智能体（@Agent）对话模式和上下文理解能力，可以直接针对我的代码提问和修改，比单纯地复制粘贴代码片段要智能得多。它能理解我当前的代码结构，并基于此给出恰当的建议。
对于像我这样偶尔写写后端的开发者来说，可以快速实现功能而不必花太多时间查文档；对于专业的开发者，它也能在方案调研、代码重构、处理复杂配置时提供很大帮助。比如通过#Web搜索最新的库用法，或者通过自定义 Agent、配置Rules 来统一规范等，都能节省不少时间。
不知道是运气好 Trae 强大，这次 AI 给的代码都不需要微调一下就能完美符合我的项目，大大减少了查文档和写样板代码的时间。
对了，以前用过 MarsCode 编程助手的朋友注意了，现在它更名为 Trae 插件了，用 Vscode 的同学也可以直接搜索 Trae 安装。
六、结语
总的来说，Trae IDE 是一个值得开发者尝试的 AI 编程助手，就我个人而言，它非常值得使用。
感兴趣的朋友可以去官网 https://sourl.cn/ymmfvS 下载体验一下，是完全免费的。
