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快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

构建一个最小可行依赖分析器原型，要求：1)接受GitHub项目URL作为输入 2)自动识别项目类型(Java/Python/JS等) 3)提取主要依赖项 4)生成依赖关系简图 5)输出基础安全评估。只需实现核心功能流程，无需完整UI，在Jupyter Notebook中展示可运行示例即可。优先使用现成库快速集成。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

今天想和大家分享一个超实用的技术验证案例：如何用AI工具在1小时内快速搭建依赖分析器的原型。这个经历让我深刻体会到，现代开发工具真的能大幅缩短从想法到原型的距离。

1. 需求分析 最初接到任务是要做个能自动分析项目依赖的工具。传统方式可能需要好几天：先调研各种语言的包管理文件格式，再写解析逻辑，最后还得考虑可视化输出。但在InsCode(快马)平台上，我发现可以用更聪明的方式。

2. 技术选型 核心思路是尽量使用现成轮子：

3. 用requests库抓取GitHub文件
4. 通过文件后缀判断项目类型
5. 针对不同语言选择专用解析器（如requirements.txt用pipreqs，package.json用npm模块）
6. 用networkx生成依赖关系图

7. 集成基础的安全漏洞数据库查询

8. 实现过程 整个过程比想象中顺利：

9. 先创建Jupyter Notebook环境，这是快速验证的最佳选择

10. 写个简单函数处理GitHub URL，自动下载关键文件
11. 根据文件类型路由到不同解析模块
12. 把解析结果存入统一格式的字典
13. 用matplotlib简单可视化依赖关系
14. 最后调用一个开源漏洞数据库API做基础检查

1. 遇到的坑 当然也踩了些坑：
2. GitHub API有速率限制，需要加延时
3. 某些项目的依赖文件不在根目录
4. 不同语言的依赖声明方式差异很大

5. 安全评估需要处理API返回的复杂JSON

6. 优化方向 虽然只是个原型，但已经能看到很多优化空间：

7. 增加本地缓存避免重复请求
8. 支持更多语言类型
9. 改进可视化交互体验
10. 接入更全面的安全数据库

整个体验下来，最惊喜的是在InsCode(快马)平台上做这种技术验证特别顺畅。不用操心环境配置，所有依赖库都能直接安装，还能随时分享给同事查看运行效果。对于需要快速验证想法的场景，这种即开即用的开发体验确实能节省大量时间。

如果你也经常需要做技术预研或原型开发，真的很推荐试试这种AI辅助的快速开发方式。从有个想法到做出可演示的原型，可能比泡杯咖啡的时间还短。

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

构建一个最小可行依赖分析器原型，要求：1)接受GitHub项目URL作为输入 2)自动识别项目类型(Java/Python/JS等) 3)提取主要依赖项 4)生成依赖关系简图 5)输出基础安全评估。只需实现核心功能流程，无需完整UI，在Jupyter Notebook中展示可运行示例即可。优先使用现成库快速集成。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果