Recriando o Jimeng AI com o sistema multiagente do TRAE SOLO Coder

À primeira vista (sem olhar muito de perto), qual deles é a página inicial do Jimeng?

Contexto

O SOLO Coder oferece suporte à chamada de agentes personalizados pelo usuário, abrindo novas possibilidades para o desenvolvimento colaborativo em equipe.

Conteúdo do teste
Tentamos criar uma equipe de desenvolvimento virtual, permitindo que o SOLO Coder coordenasse esses agentes para colaborar na realização de tarefas de programação.
Aqui, montei uma equipe de desenvolvimento:
(Crie seus próprios agentes e ative a opção “Pode ser chamado por outros agentes”)
Gerente de Produto
Designer de UI
Engenheiro Front-end (Vite + React)
Engenheiro Back-end (Python FastAPI)

Documento de regras do projeto
No projeto, crie um arquivo project_rules.md para descrever os agentes personalizados e em quais situações cada um deve ser acionado.

Plano

Projeto: desenvolver um site semelhante ao Jimeng AI, tendo-o como referência.

1.1 Gerar a documentação do projeto

Inserir diretamente o prompt (antes da otimização):

Prompt otimizado:

Conteúdo completo do prompt:

Escopo do Projeto: Plataforma de Inteligência Artificial Generativa
O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma plataforma web de IA inspirada no Jimeng AI, centrada em um ecossistema onde diferentes agentes são acionados de forma inteligente conforme as diretrizes do project_rules.md.
1. Requisitos Funcionais A plataforma deve mimetizar as funcionalidades principais de ferramentas de criação por IA, incluindo um sistema completo de autenticação de usuários, uma interface intuitiva para a criação e gestão de agentes, e suporte nativo à integração de múltiplos modelos de linguagem.
2. Arquitetura e Implementação Técnica O desenvolvimento deve utilizar frameworks web modernos, garantindo um design responsivo e de alta performance. É imperativo implementar mecanismos robustos de autenticação e otimizar o front-end para assegurar uma experiência de usuário fluida em qualquer dispositivo.
3. Padrões de Desenvolvimento O código deve seguir rigorosamente as regras de uso de agentes definidas no arquivo project_rules.md, com foco na ativação contextual de competências. Exige-se um código limpo, devidamente comentado, além de um sistema abrangente de tratamento de erros e registro de logs.
4. Protocolos de Teste A homologação do sistema incluirá testes funcionais ponta a ponta, verificações de compatibilidade cross-browser, testes de estresse para garantir a escalabilidade e auditorias rigorosas de segurança.
5. Pacote de Entrega Ao final do projeto, deverão ser entregues: o código-fonte completo, a documentação detalhada para implantação (deploy), manuais de usuário e os relatórios técnicos de todos os testes realizados.

Resultado da execução:

O SOLO Coder acionou os 4 agentes separadamente e gerou um documento em formato .md com o plano de implementação de uma plataforma web inteligente no estilo do Jimeng AI.

1.2 Revisão do documento do projeto

Após o SOLO Coder consolidar as contribuições de todos e gerar o documento do projeto, solicitamos que cada agente realizasse um review e apresentasse sugestões de otimização.

Review do Engenheiro Back-end

Podemos revisar as sugestões fornecidas pelos agentes e, combinando com nossas próprias ideias, apresentar uma proposta de revisão parcial:

Feedback da revisão do Back-end:
Escolha de tecnologias
A combinação FastAPI + PostgreSQL + fila (Redis/RabbitMQ) + OpenTelemetry é adequada e madura.
Utilizar workflows do Coze para implementar geração de imagem a partir de texto, imagem a partir de imagem e fusão de múltiplas imagens.
Revisão das especificações de API
Consistência RESTful
Recomenda-se unificar o namespace de versão como /api/v1 ; padronizar nomes e semântica de parâmetros de paginação/ordenação/filtro ; declarar no OpenAPI uma estrutura de erro unificada: { code, message, details?, request_id } 。
Sugestões para endpoints de orquestração de geração:
- POST /inference （suporta idempotency_key, retorna ID da tarefa）
- GET /inference/{id} （status e resultado）
- GET /inference/{id}/stream （eventos em streaming via SSE）
- POST /inference/{id}/cancel 、 POST /inference/{id}/retry
- Assinatura para upload direto: POST /assets/upload-signature ，com callback após conclusão do upload
Interfaces de workflow de conformidade (máquina de estados):
POST /compliance/check 、 GET /compliance/{id} 、 POST /compliance/{id}/approve 、 POST /compliance/{id}/reject
Consulta e exportação de auditoria: GET /audits （com suporte a filtros）
Design de segurança
Refinar escopos de autenticação/autorização: agents:read/write 、 inference:submit/cancel 、 compliance:review 、 assets:upload/read ; definir claramente escopos de API Key e isolamento por tenant ; adicionar confirmação secundária ou auditoria reforçada para operações de alto risco。
Limitação de taxa e cotas: aplicar por usuário/tenant/API Key/modelo, retornar 429 padrão com Retry-After ，expor endpoint de consulta de cota ; manter recomendações de CSRF、lista branca de CORS、cookies HttpOnly + SameSite 。
Sugestões para o design do banco de dados
Racionalidade do modelo
Recomenda-se que todas as tabelas principais incluam tenant_id e campos de auditoria（ created_at, updated_at, created_by ），suporte a soft delete ; padronizar campos de enumeração/máquina de estados（como task_status ）。
Restrições únicas e chaves estrangeiras: agents.name único por tenant ; api_keys únicos（armazenados como hash, com status/expiração）; redundância de campos-chave nas tabelas de requisição/resposta（ model_provider, model_name, cost_cents, tokens_input/output ）。
Índices e otimização de consulta
Particionamento e índices para tabelas grandes: inference_requests/responses, audit_logs/event_logs particionadas por tempo ou tenant ; criar índices comuns（ status, created_at, user_id/agent_id ），e quando necessário índices parciais（como status='running' ）。
Estratégia JSONB: armazenar prompts e respostas brutas em JSONB, redundando campos-chave para busca ; evitar aninhamento profundo que complique consultas ; criar índices de expressão para consultas frequentes。
Transações e consistência
Introduzir tabela Outbox + publicador de mensagens para garantir consistência entre escrita no banco e envio à fila ; utilizar processo de compensação Saga quando necessário（ex.: limpeza de assets após falha na geração）。
Livro-razão de tarefas: tasks/task_runs para estado de negócio e auditoria ; incluir idempotency_key para deduplicação ; definir estratégia de TTL/arquivamento/compressão。
Índices vetoriais: schema independente（ vector_indexes, vectors ），registrar versão e parâmetros de construção ; projetar fluxo de escrita em lote e reconstrução ; evitar acoplamento com tabelas transacionais de alto tráfego。

Review do Engenheiro Front-end

Sugestões complementares

Sugestões complementares
Role para cima e para baixo para visualizar o conteúdo completo.
Feedback da revisão do Front-end:

Qualidade de código
Pontos fortes: adoção clara de React + TypeScript + Vite, TanStack Query, Vitest/Playwright, além de normas rigorosas com ESLint/Prettier/Husky e logs estruturados; ênfase em protocolo de erros e A11y, demonstrando maturidade de engenharia.
Riscos e lacunas:
TypeScript não define explicitamente “modo estrito” nem fronteiras de tipos (camadas DTO/Domain/Component Props, noImplicitAny, strictNullChecks etc.).
Estratégia de error boundary e exibição global de erros apenas conceitual, sem detalhar fronteiras assíncronas (query errors, erros por rota) e estratégias de recuperação.
Múltiplas bibliotecas de UI mencionadas (Radix/Tailwind/MUI/AntD), gerando risco de inconsistência visual e conflitos de estilo; é necessário definir uma base única.
Logs e analytics não especificam padrão de coleta no front-end (modelo de eventos, dicionário de campos, política de anonimização), nem integração clara com trace_id do back-end.
Recomendações e validações:
Ativar e forçar opções estritas no tsconfig; criar pacote compartilhado de tipos front/back ou gerar cliente via OpenAPI para reduzir divergências.
Definir “hierarquia de exibição de erros” e “matriz de recuperação”: erro local de componente → erro de página → error boundary global; integrar com retry, staleTime e estado error do TanStack Query.
Unificar base de UI (recomendado: Radix + Tailwind); estabelecer design tokens (cores/espaçamentos/sombras/níveis) e baseline de acessibilidade.
Definir padrão de logs/analytics: campos como trace_id/user_id/tenant_id/page/feature/action, política de anonimização, SDK e taxa de amostragem.

Implementação funcional
Pontos fortes: ciclo MVP coerente (login → agente → modelo → geração → compliance → publicação), foco em orquestração de geração e workspace de agentes, considerando compliance e distribuição.
Riscos e lacunas:
Login com múltiplos métodos (senha/OAuth2/WebAuthn/TOTP) é excessivo para MVP; sugerido limitar a senha + OAuth2 (PKCE).
Orquestração de geração envolve alta complexidade (prompt engineering, referências, preview diferencial, A/B test); falta divisão incremental (primeiro imagem única → depois diferencial → depois A/B).
Fluxo de compliance/publicação carece de jornada detalhada (falha de compliance, apelação, retry de publicação, autorização de canal).
Workspace de histórias/personagens e gestão de ativos exige definição clara de limites (colaboração multiusuário, versionamento, auditoria).
Recomendações:
Definir recorte claro de MVP com critérios de aceitação: login → geração simples → compliance básico → exportação; recursos avançados ficam para Beta.
Modelar máquina de estados para fluxos críticos e erros (upload excedido, modelo indisponível, compliance rejeitado, quota esgotada).
Adotar wizard por etapas e exibir progresso em tempo real (SSE/WebSocket).
Simplificar publicação: primeiro exportar local/cloud; depois integrar canais específicos.

Análise técnica
Pontos fortes: stack moderna, separação clara entre estado de servidor e estado de negócio, políticas de segurança abrangentes (CSRF, Cookie, RBAC, rate limit), gateway AI com roteamento e estatísticas de custo.
Riscos e lacunas:
Falta estratégia SSR/SSG para páginas públicas (SEO/LCP).
Estratégia de otimização de recursos pouco detalhada (code splitting, prefetch/preload, análise de bundle).
Fronteira entre TanStack Query e Redux/Zustand não definida.
Comunicação em tempo real carece de reconexão, heartbeat e cancelamento.
Streaming de IA não considera throttling/renderização progressiva.
Recomendações:
Páginas públicas com SSG (vite-plugin-ssr ou futura migração para Next.js/Remix).
Estratégia clara de code splitting e monitoramento com rollup-visualizer.
Estado de servidor sempre via Query; estado temporário via Store leve (Zustand).
Encapsular EventSource/WebSocket com reconexão exponencial e cancelamento.
Implementar renderização progressiva e virtualização para listas/imagens grandes.

Conclusão da revisão
O documento é um plano técnico, não código-fonte.
Arquitetura moderna e bem estruturada.
Lacunas principais: rigor de tipos, limites de estado, SSR/SSG, comunicação em tempo real, renderização streaming e padronização de UI.
Necessário reduzir escopo do MVP para minimizar riscos.

Recomendações de melhoria
Arquitetura e organização
Estrutura por feature (features/agents, features/generation, features/compliance).
Separar ui, hooks, services, stores, routes.
Contrato front/back via OpenAPI com versionamento /v1.
Performance e monitoramento
Monitoramento com Web Vitals + rastreamento ponta-a-ponta (trace_id).
Definir orçamento de performance (bundle size, LCP, INP).
Imagens responsivas (srcset, formatos modernos), lazy load e prefetch.
Segurança e compliance
Headers de segurança (CSP, XFO, SRI, SameSite).
Governança de privacidade (consentimento de cookies, exportação/remoção de dados).
Testes e qualidade
Testes em camadas (componentes, E2E de fluxos críticos).
Mock de APIs com MSW.
Matriz cross-browser no CI com alertas de limite.
Ritmo de entrega
Fechar ciclo básico primeiro (login + geração).
Iterar com preview diferencial, A/B test e vídeo em fases posteriores.
Estabelecer quadro de iteração com metas claras por sprint.

Riscos identificados
Inconsistência visual (múltiplas bibliotecas UI).
Performance (CSR puro em páginas públicas).
Inconsistência de dados (dupla fonte de estado).
Experiência degradada em streaming ou perda de conexão.
Falta de padrão claro de logs/analytics.

Próximos passos recomendados
Consolidar MVP: login (senha + PKCE), geração simples, compliance básico, exportação.
Definir padrões obrigatórios: UI única, TS estrito, fronteira de estados, matriz de erros, orçamento de performance.
Implementar SSG para páginas públicas.
Padronizar gateway de eventos em tempo real.
Formalizar contrato OpenAPI e rastreamento unificado (trace_id / request_id).

Review do Designer de UI

Sistema de Design
Problema: A pilha de bibliotecas de UI não está totalmente consolidada (Radix UI + Tailwind ou MUI/AntD).
Impacto: Possível inconsistência visual e de padrões de interação entre componentes; aumento do custo de manutenção.
Recomendação: Unificar para “Radix UI + Tailwind + tokens de design personalizados”, congelar a stack tecnológica e estabelecer uma estratégia de compatibilidade.
Prioridade: Alta
Nota: 4/10
Problema: Ausência de design tokens (cores/espaçamentos/tipografia/sombras) e controle de versão.
Impacto: Estilo não reutilizável, dificuldade de manter consistência multiplataforma.
Recomendação: Criar variáveis no Figma e tokens em JSON integrados ao front-end (variáveis CSS) e à documentação.
Prioridade: Alta
Nota: 5/10
Problema: Especificação de componentes e matriz de estados não implementadas (botões/formulários/painéis/Modal/tabelas).
Impacto: Implementações divergentes, dificuldade na validação de qualidade.
Recomendação: Definir estados “default/hover/active/disabled/loading/error” com diretrizes de uso.
Prioridade: Média-alta
Nota: 6/10
Problema: Acessibilidade mencionada apenas no nível técnico (Radix/ARIA), sem padronização sistêmica.
Impacto: Risco de não conformidade com WCAG 2.1 AA.
Recomendação: Criar checklist de acessibilidade, diretrizes de foco, limites de contraste e fluxo de rotulagem para leitores de tela.
Prioridade: Alta
Nota: 6/10
Problema: Tema/modo escuro não planejado.
Impacto: Uso noturno e expansão da marca limitados.
Recomendação: Definir tokens de tema, cores semânticas e regras de contraste para dark mode (≥4.5:1).
Prioridade: Média
Nota: 5/10
Nota geral: 5.5/10
(Direção clara, porém falta consolidação do sistema de design e da camada de tokens.)
Experiência de Interação
Problema: Caminho crítico do MVP complexo (orquestração/storyboard/A-B) sem orientação passo a passo.
Impacto: Alta carga cognitiva e aumento da taxa de falha.
Recomendação: Adotar fluxo guiado (wizard) com divulgação progressiva e possibilidade de edição e retorno.
Prioridade: Alta
Nota: 6/10
Problema: Feedback de tarefas longas apenas no nível técnico (WebSocket/SSE), sem padrão UX definido.
Impacto: Experiência de espera insatisfatória e aumento de erros operacionais.
Recomendação: Padronizar barra de progresso, status de fila, mecanismo de retry e central de notificações.
Prioridade: Alta
Nota: 7/10
Problema: Falta de padronização de estados vazios e de erro.
Impacto: Maior curva de aprendizado e baixa tolerância a falhas.
Recomendação: Incluir exemplos didáticos em estados vazios; fornecer mensagens claras com ações de recuperação (retry/rollback/suporte).
Prioridade: Alta
Nota: 6/10
Problema: Arquitetura de informação complexa (papéis/modelos/parâmetros/versões).
Impacto: Baixa descoberta e inconsistência.
Recomendação: Agrupar por tags, painéis colapsáveis, visualização diferencial e comparação de versões.
Prioridade: Média-alta
Nota: 6/10
Problema: Validação de formulários com Zod definida tecnicamente, mas sem estratégia de microcopy e validação inline.
Impacto: Redução na taxa de sucesso de envio.
Recomendação: Validação em tempo real, foco automático em erro, exemplos nos placeholders e atalhos de teclado (Salvar/Enviar).
Prioridade: Média
Nota: 7/10
Nota geral: 6.5/10
(Fluxo claro, mas necessita reforço em orientação, feedback e experiência de estados vazios/erro.)
Consistência Visual
Problema: Uso misto de bibliotecas de UI gera linguagem visual inconsistente.
Impacto: Queda na percepção de marca e coerência da experiência.
Recomendação: Unificar linguagem visual e origem dos componentes; encapsular estilos quando necessário.
Prioridade: Alta
Nota: 5/10
Problema: Estilo de ícones e ilustrações não definido.
Impacto: Desalinhamento visual e densidade informacional irregular.
Recomendação: Escolher conjunto único de ícones (outline ou filled), definir estilo e limites de uso.
Prioridade: Média
Nota: 6/10
Problema: Hierarquia tipográfica e sistema de grid não definidos.
Impacto: Baixa legibilidade e organização visual fraca.
Recomendação: Definir escala tipográfica (tamanho/line-height/peso) e grid 8pt.
Prioridade: Alta
Nota: 6/10
Problema: Proporção e recorte de thumbnails não padronizados.
Impacto: Instabilidade visual em listas/galerias.
Recomendação: Padronizar proporções (16:9 ou 1:1) e usar skeleton loading.
Prioridade: Média
Nota: 6/10
Problema: Cores semânticas (sucesso/alerta/perigo) não claramente diferenciadas das cores de marca.
Impacto: Confusão na identificação de estados.
Recomendação: Definir sistema de cores semânticas com verificação de contraste acessível.
Prioridade: Média
Nota: 6/10
Nota geral: 6/10
(Necessário consolidar linguagem visual, tipografia e padrões de ativos.)
Responsividade
Problema: Página de orquestração complexa no mobile (múltiplos painéis/controles).
Impacto: Queda significativa de usabilidade em telas pequenas.
Recomendação: Reorganização mobile-first, navegação inferior fixa, fluxo por etapas.
Prioridade: Alta
Nota: 5/10
Problema: Apenas breakpoints definidos, sem estratégia de container queries.
Impacto: Layout inconsistente em diferentes contextos.
Recomendação: Adotar container queries e alternância de layout (sidebar → drawer/barra inferior).
Prioridade: Média
Nota: 6/10
Problema: Alvos de toque e gestos não definidos.
Impacto: Erros de toque e baixa eficiência no mobile.
Recomendação: Alvos ≥44px, definição de gestos (swipe/long press) e dicas visuais.
Prioridade: Média
Nota: 6/10
Problema: Estratégia de virtualização/densidade para tabelas e listas longas não definida.
Impacto: Perda de desempenho e legibilidade.
Recomendação: Alternância de densidade, colunas colapsadas em cards, paginação e scroll virtual.
Prioridade: Média
Nota: 6/10
Problema: Plano de testes cross-device não detalhado por página.
Impacto: Risco de regressão em fluxos críticos.
Recomendação: Criar matriz de dispositivos e casos de teste (login/workspace/geração/publicação).
Prioridade: Média
Nota: 7/10
Nota geral: 6/10
(Consciência básica presente, mas precisa aprofundar estratégia mobile.)
Animações e Performance
Problema: Falta de diretrizes de animação (níveis/duração/easing/cenários).
Impacto: Experiência inconsistente e possível lentidão.
Recomendação: Definir níveis (micro/transição/ênfase), duração 150–250ms, curva ease-out.
Prioridade: Alta
Nota: 5/10
Problema: Feedback progressivo para tarefas longas não detalhado.
Impacto: Ansiedade na espera e risco de abandono.
Recomendação: Skeletons, progresso por etapas, refresh parcial e notificações.
Prioridade: Alta
Nota: 7/10
Problema: Diretrizes de performance (evitar layout thrash/main thread) não especificadas.
Impacto: Oscilações nos Web Vitals.
Recomendação: Priorizar transform/opacity, usar FLIP, throttle/debounce.
Prioridade: Média
Nota: 7/10
Problema: Não consideração de prefers-reduced-motion.
Impacto: Experiência negativa para usuários sensíveis a movimento.
Recomendação: Respeitar configuração do sistema e permitir desativar animações.
Prioridade: Média
Nota: 7/10
Problema: Ausência de orçamento de animação (animation budget).
Impacto: Dificuldade de controle e governança de efeitos.
Recomendação: Definir limites de INP, quantidade máxima de animações no caminho crítico e baseline de regressão.
Prioridade: Média
Nota: 6/10
Nota geral: 6.5/10
(Monitoramento técnico presente, mas faltam normas claras de animação e orçamento de performance.)
Ações Prioritárias
Unificar stack de UI e tokens de design, formalizar sistema de design e normas de acessibilidade (Alta)
Projetar fluxo guiado para “orquestração/workspace” com estados e padrões de feedback (Alta)
Consolidar linguagem visual (tipografia/ícones/cores semânticas) e proporções de ativos (Média-alta)
Reforçar estratégia mobile e matriz de testes (Média)
Estabelecer normas de animação e orçamento de performance, respeitando prefers-reduced-motion (Média)
Se desejar, posso agora帮你把这份 UI 评审意见整理成一个 可直接纳入项目文档的正式评审报告版本（带封面、评级模型、整改路线图）。

1.3 Revisão da documentação do projeto

Envie as “Observações complementares” da etapa 1.2 para o TRAE e peça que ele revise a documentação com base nos pareceres recebidos.
Após seguir as orientações da IA e confirmar os pontos pendentes do documento de produto, a documentação do projeto é atualizada novamente.
Com a execução do plano concluída, o documento do projeto recebe sua atualização final.

1.4 Definição da documentação unificada de APIs (Front-end & Back-end)

Antes de iniciar oficialmente as tarefas de desenvolvimento de front-end e back-end, é recomendável gerar um documento unificado de especificação de APIs.
Esse documento deve incluir:

• Convenções de versionamento (ex: /api/v1)

• Estrutura padronizada de resposta ({ code, message, details?, request_id })

• Convenções de autenticação e autorização

• Estrutura de endpoints (inference, agents, compliance, assets etc.)

• Modelo de paginação / filtro / ordenação

• Padrões de erro e códigos HTTP

• Estratégia de streaming (SSE/WebSocket)

• Idempotência e cancelamento de tarefas

Isso garante alinhamento entre front-end e back-end antes da codificação paralela.

1.5 Design de UI

Abra uma nova janela de tarefa e invoque o agente Designer de UI.
Capture a imagem da página inicial do Jimeng AI e forneça a captura juntamente com a documentação do projeto para que o designer:

• Analise a estrutura visual e o layout

• Recrie o estilo da homepage com base nas diretrizes do projeto

• Aplique o sistema de design definido (tokens, tipografia, grid, cores semânticas)

• Garanta responsividade e consistência visual

• Entregue protótipo ou especificação detalhada da interface

Essa etapa garante que o desenvolvimento da homepage esteja alinhado tanto com a referência visual quanto com os padrões técnicos e de produto já definidos.

02 Implementação do projeto

2.1 Desenvolvimento do front-end

Inicie uma nova tarefa para começar a codificação do front-end. No prompt, inclua os três documentos do projeto mencionados na seção [Resumo da etapa].
Acione diretamente os agentes correspondentes para iniciar o desenvolvimento (lembre-se de ativar o modo MAX).

2.2 Desenvolvimento do back-end

Abra uma nova tarefa para iniciar a codificação do back-end. No prompt, inclua os três documentos do projeto mencionados na seção [Resumo da etapa].
Acione diretamente os agentes correspondentes para começar a implementação (lembre-se de ativar o modo MAX).

Primeira versão das APIs de back-end concluída ✅

2.3 Codificação paralela com múltiplas tarefas

Após concluir as duas etapas anteriores, é possível visualizar, no painel esquerdo do TRAE, duas tarefas de desenvolvimento sendo executadas em paralelo.

03 Otimização da página inicial

Por enquanto, não vamos validar ou otimizar o back-end. Primeiro, vamos comparar a primeira versão do front-end (à esquerda) com o concorrente (à direita):
Avaliação preliminar: a estrutura já foi construída, mas ainda precisa de refinamentos e melhorias mais detalhadas 🤔

Gerando o protótipo da página inicial com o Google Stitch
Utilize a ferramenta Google Stitch para ajudar a criar o layout aproximado da página inicial:

Exporte a página gerada pelo Google e incorpore-a ao projeto.

Gerar a página inicial com base no HTML fornecido:

Primeira otimização da página inicial

Avaliação do resultado: já ficou mais interessante. Porém, devido à ausência de imagens reais, a página ainda não está tão atraente visualmente — é necessário adicionar fotos reais para melhorar o design.

Segunda otimização: adicionar imagens

Obter algumas imagens da página inicial do Jimeng e inseri-las no projeto.

Resultado após a otimização:

Terceira otimização: ajuste de espaçamento

Ainda há espaços entre as imagens, então pedimos ao TRAE para continuar otimizando.
Utilize a função [Selecionar elemento] para marcar o componente que precisa ser ajustado e remover o espaçamento entre as imagens.

Resultado após otimização:
Nossa entrega (à esquerda) VS Concorrente (à direita)
Conclusão da avaliação: o “feeling” está certo, mas ainda precisa de mais refinamento...

Resumo do Experimento

Estado Atual da Plataforma O ciclo de iteração do site ainda tem um longo percurso pela frente. Atualmente, o back-end permanece pendente de ajustes finos e a página inicial encontra-se em estágio preliminar de desenvolvimento.
Experiência com Multi-Agentes Tive os primeiros insights sobre a colaboração multiagente em fluxos multitarefa. A estratégia futura ideal seria delegar ao SOLO Coder a geração de briefings detalhados para diferentes demandas; a partir daí, bastaria criar novos contextos de tarefa, replicar as instruções e disparar a execução.
Visão de Evolução O potencial da ferramenta seria plenamente atingido se o SOLO Coder fosse capaz de gerir o ciclo de vida das tarefas de forma autônoma — criando janelas de execução próprias e processando os comandos sem intervenção manual no provisionamento de cada etapa.