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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：

创建一个Python脚本，使用Gitee API自动生成一个简单的Flask Web应用项目，包含基础的路由和模板。脚本应能自动初始化Git仓库，添加必要文件，并提交到指定的Gitee仓库。要求包含错误处理和日志记录功能，确保整个过程自动化且可靠。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在尝试用AI工具提升开发效率时，发现结合Gitee的API可以自动化完成从代码生成到项目部署的全流程。这种"AI辅助开发+自动化提交"的模式特别适合快速搭建小型项目原型，下面分享我的具体实践过程。

1. 整体思路设计首先明确核心需求：通过AI生成一个基础Flask应用代码，然后自动完成本地Git初始化、文件添加、远程仓库关联和代码提交。整个过程需要处理网络请求、文件操作、Git命令执行等多个环节，因此必须做好错误捕获和日志记录。

2. AI生成代码环节使用AI对话工具描述需求："生成一个包含首页和关于页面的Flask应用，需要templates目录存放HTML模板，static目录存放静态资源"。AI会返回完整的项目结构建议：

3. app.py作为主程序文件
4. templates/index.html和about.html作为前端页面

5. static/css/style.css用于基础样式 关键点是要检查生成代码的完整性，比如确保Flask的路由装饰器和render_template调用正确。

6. Gitee API对接准备在Gitee个人设置中创建Access Token，注意勾选projects权限。脚本中需要：

7. 通过requests库调用Gitee API
8. 处理401认证失败等常见错误

9. 实现仓库存在性检查（避免重复创建） 建议将token等敏感信息存放在环境变量中，不要硬编码在脚本里。

10. 自动化脚本开发编写Python脚本实现以下功能链：

11. 调用AI接口获取项目代码
12. 在本地创建项目目录结构
13. 初始化Git仓库(git init)
14. 添加远程仓库(git remote add)
15. 提交所有文件(git add + git commit)

16. 推送到Gitee(git push) 每个步骤都要用try-except捕获异常，并记录到日志文件。

17. 错误处理重点

18. 网络请求超时重试机制
19. 文件权限不足的fallback方案
20. Git命令执行状态检查

21. 冲突处理（如远程仓库非空） 建议使用Python的subprocess模块运行Git命令时，实时捕获输出流判断执行结果。

22. 日志系统实现采用logging模块实现分级日志：

23. INFO记录正常流程
24. WARNING记录可恢复的错误

25. ERROR记录致命问题 日志格式建议包含时间戳、日志级别和具体操作描述，方便后期排查。

26. 实际运行测试首次运行时常见问题包括：

27. Gitee API速率限制
28. 本地Git配置缺失user.name/user.email
29. 防火墙阻止API请求 解决方法可以加入延迟重试、自动检测Git配置等功能。

这个自动化流程将原本需要手动操作的十几个步骤压缩成一键执行，特别适合需要频繁创建相似项目的场景。比如快速搭建演示demo、教学示例或者微服务脚手架。通过合理的错误处理和日志记录，即使出现网络波动等意外情况也能保证最终状态一致。

在InsCode(快马)平台上实践这类项目特别方便，它的在线编辑器可以直接运行Python脚本，还能实时查看日志输出。最惊喜的是完成开发后，对于Flask这类Web项目可以直接一键部署，立即生成可访问的线上地址，省去了自己配置服务器的麻烦。整个从开发到上线的过程比传统方式快了好几倍，特别适合个人开发者快速验证想法。

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1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果