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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：

开发一个NBR连接数探测工具，功能包括：1.支持通过SNMP协议自动发现网络设备；2.实时监测设备NBR连接数；3.设置连接数阈值告警；4.生成可视化统计报表。使用Python语言开发，要求界面简洁，支持导出CSV格式数据。提供完整的API文档和使用说明。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在排查公司网络问题时，经常需要手动检查各个网络设备的NBR连接数，不仅耗时耗力还容易出错。于是研究了下如何用Python开发一个自动化探测工具，发现用AI辅助开发能省去大量重复工作。这里分享下我的实现思路和经验。

1. 需求分析首先明确工具需要实现的四个核心功能：设备自动发现、连接数实时监测、阈值告警和报表生成。传统开发方式需要分别处理SNMP协议通信、数据存储、告警逻辑和可视化等多个模块，代码量不小。

2. AI辅助设计在InsCode(快马)平台的AI对话区，直接输入功能描述后，AI很快给出了模块划分建议：

3. 使用pysnmp库处理设备通信
4. 用pandas做数据整理
5. 通过matplotlib生成可视化图表
6. 采用Flask搭建简易Web界面

1. 关键实现步骤
2. SNMP设备发现：AI生成了通过社区名扫描网段的代码模板，自动识别支持SNMP的设备
3. 连接数采集：利用OID节点自动获取TCP/UDP连接数，AI帮忙修正了不同厂商设备的OID差异
4. 阈值告警：设置多级阈值（警告/严重），触发时通过企业微信机器人发送通知

5. 数据持久化：采用SQLite存储历史数据，方便生成日报/周报

6. 界面优化为了让非技术人员也能使用，用PySimpleGUI做了极简操作界面：

7. 设备列表自动刷新
8. 实时连接数曲线图
9. 一键导出CSV功能

10. 告警记录查询

11. 踩坑记录

12. 部分老旧设备SNMP响应超时，通过AI建议增加了重试机制
13. 高峰期数据采集卡顿，改用多线程采集后性能提升3倍

14. 可视化图表默认样式较丑，参考AI给的样式模板优化了配色和布局

15. 扩展功能

16. 增加设备分组管理，支持按区域/业务筛选
17. 开发REST API供其他系统调用
18. 添加自动化巡检报告生成功能

整个开发过程最惊喜的是，在InsCode(快马)平台上可以直接测试和调试代码，遇到问题随时用AI对话排查。特别是部署环节，原本需要自己配置Web服务器和运行环境，现在点个按钮就能生成可访问的在线服务。

这个工具上线后，网络团队的同事再也不用逐个登录设备敲命令了。通过这次开发也深刻体会到，合理利用AI编程平台，确实能把传统需要一周的工作量压缩到两天内完成，而且代码质量更有保障。对于需要快速验证想法的场景，这种开发方式效率提升非常明显。

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2. 输入框内输入如下内容：

开发一个NBR连接数探测工具，功能包括：1.支持通过SNMP协议自动发现网络设备；2.实时监测设备NBR连接数；3.设置连接数阈值告警；4.生成可视化统计报表。使用Python语言开发，要求界面简洁，支持导出CSV格式数据。提供完整的API文档和使用说明。

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