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：

   使用Qwen-Agent开发一个Python脚本，实现以下功能：1. 读取用户输入的自然语言需求；2. 自动生成对应的Python代码；3. 提供代码优化建议。要求代码包含错误处理和日志记录功能，适合生产环境使用。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近尝试用Qwen-Agent辅助开发Python脚本，发现它确实能大幅提升效率。整个过程非常有趣，我来分享一下具体的使用体验和心得。

1. 需求描述阶段
   最开始我只是用自然语言描述了想要的功能：一个能读取用户输入、自动生成Python代码，并且支持错误处理和日志记录的脚本。Qwen-Agent通过对话快速理解了需求，甚至主动询问是否需要增加单元测试等扩展功能。这种交互方式比传统查文档更直观。

2. 代码生成过程
   根据我的需求，它分步骤输出了完整代码结构：

3. 使用input()捕获用户需求
4. 通过模板引擎动态生成Python代码文件
5. 添加了try-except块处理常见异常
6. 整合logging模块记录运行日志
7. 建议采用函数式编程提高可维护性

1. 优化建议亮点
   最惊喜的是它能给出专业级优化方案：
2. 推荐使用argparse替代直接input增强可靠性
3. 提示添加类型注解方便后续维护
4. 对生成的代码进行PEP8格式检查

5. 建议异步写入日志避免性能瓶颈

6. 生产环境适配
   针对部署需求，Qwen-Agent还提供了：

7. 日志分级策略（DEBUG/INFO/ERROR）
8. 异常自动重试机制
9. 内存使用监控方案
10. 生成配套的Dockerfile示例

在实际使用InsCode(快马)平台测试时，发现这类持续运行的服务脚本特别适合用平台的一键部署功能。不需要配置环境就能直接上线测试，配合AI生成的代码简直事半功倍。

总结下来，Qwen-Agent相当于一个24小时在线的编程搭档，尤其适合快速原型开发。对于需要频繁迭代的项目，这种AI辅助模式至少能节省30%的编码时间。建议大家可以从简单脚本开始尝试，逐步适应这种新的开发范式。

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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：

   使用Qwen-Agent开发一个Python脚本，实现以下功能：1. 读取用户输入的自然语言需求；2. 自动生成对应的Python代码；3. 提供代码优化建议。要求代码包含错误处理和日志记录功能，适合生产环境使用。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果