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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：

开发一个AI辅助工具，能够自动解析WUSHOWHIDE.DIAGCAB文件格式。要求：1. 支持读取和解析DIAGCAB文件内容 2. 提取文件中的关键诊断信息 3. 自动生成结构化报告 4. 提供可视化分析图表 5. 支持导出为JSON/CSV格式。使用Python实现，包含文件解析、数据处理和报告生成模块。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个系统诊断工具时，遇到了需要解析WUSHOWHIDE.DIAGCAB文件的需求。这类文件通常包含Windows系统诊断信息，但手动解析效率太低。经过一番探索，我发现用AI辅助开发可以轻松搞定这个需求。下面分享我的实现思路和具体方法。

1. 理解DIAGCAB文件结构 DIAGCAB文件本质上是微软的CAB压缩格式，里面包含了XML格式的诊断数据。首先要解压CAB文件，然后解析其中的XML内容。我注意到文件里主要包含系统配置、错误日志、性能指标等结构化数据。

2. 搭建基础解析框架 用Python的pycab模块处理CAB解压，然后用xml.etree.ElementTree解析XML。这里有个小技巧：先用AI生成解析模板代码，再根据实际文件结构调整。比如让AI帮忙写XML节点遍历逻辑，比自己手写快多了。

3. 关键信息提取策略 文件中有大量数据，但我们需要的主要是：

4. 系统基本信息（OS版本、硬件配置）
5. 错误代码和描述
6. 性能计数器数值
7. 相关事件日志

通过AI辅助，可以快速编写正则表达式和XPath查询来定位这些信息。比如用AI生成提取特定错误码的模式匹配代码，准确率比手动编写高很多。

1. 智能报告生成 解析完数据后，用pandas做数据清洗和转换。AI能帮忙：
2. 自动识别异常数值
3. 生成问题描述文本
4. 创建数据透视表

5. 输出专业级的分析结论

6. 可视化呈现 用matplotlib和seaborn生成图表时，可以：

7. 让AI建议合适的图表类型
8. 自动调整图表参数
9. 生成完整的绘图代码模板

10. 添加智能注释说明

11. 导出功能实现 最后用Python标准库的csv和json模块实现导出功能。AI能帮忙优化：

12. 数据结构设计
13. 特殊字符处理
14. 文件编码转换
15. 批量导出逻辑

整个开发过程中，InsCode(快马)平台的AI辅助功能帮了大忙。它的代码补全和智能建议让开发效率提升了好几倍，特别是处理复杂文件格式时，能快速生成可靠的解析代码。平台内置的Python环境直接就能运行和测试，省去了配置环境的麻烦。

最让我惊喜的是部署体验，完成开发后一键就能把工具发布成Web服务，其他同事通过浏览器就能上传DIAGCAB文件获取分析报告。整个过程完全不需要操心服务器配置，特别适合快速验证和分享工具。

这种AI辅助开发模式真的改变了我的工作方式，现在处理类似的文件解析任务，效率至少提高了3-5倍。如果你也经常需要处理特殊文件格式，强烈推荐试试这个开发流程。

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开发一个AI辅助工具，能够自动解析WUSHOWHIDE.DIAGCAB文件格式。要求：1. 支持读取和解析DIAGCAB文件内容 2. 提取文件中的关键诊断信息 3. 自动生成结构化报告 4. 提供可视化分析图表 5. 支持导出为JSON/CSV格式。使用Python实现，包含文件解析、数据处理和报告生成模块。

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