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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py7zr库自动解压7Z文件。要求：1.支持指定输入7Z文件路径和输出目录 2.显示解压进度 3.处理解压密码保护的文件 4.捕获并显示解压过程中的错误 5.生成简洁的用户界面。使用快马平台的AI能力自动生成完整可运行的代码。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

在日常开发中，处理压缩文件是再常见不过的需求了。尤其是7Z这种高压缩率的格式，经常用于大文件传输或备份。最近我在处理一批7Z格式的日志文件时，发现手动解压效率太低，于是决定写个自动化脚本。但作为一个Python新手，我对压缩解压的库并不熟悉，这时候InsCode(快马)平台的AI辅助开发功能帮了大忙。

1. 需求分析
   首先明确了解压工具需要实现的几个核心功能：支持自定义输入输出路径、显示解压进度条、处理加密文件、友好的错误提示，最好还能有个简单界面。这些功能如果从头开始写，光是查文档可能就要花上半天时间。

2. 库的选择
   通过平台内置的AI对话功能，我了解到Python中有个专门处理7Z格式的py7zr库，相比通用的zipfile库，它支持7Z特有的压缩算法和密码保护功能。AI还直接给出了安装命令和基础用法示例，省去了我搜索文档的时间。

3. 代码生成
   在代码编辑区输入简要的需求描述后，平台自动生成了完整的解压脚本。这个脚本包含了：

4. 使用argparse模块处理命令行参数
5. 进度条显示功能
6. 密码输入处理逻辑
7. 完善的异常捕获机制

8. 简洁的终端界面输出

9. 功能测试
   生成代码后，我直接在平台上进行了测试：

10. 上传了一个测试用的7Z文件
11. 尝试了有密码和无密码两种情况

12. 故意输入错误路径验证错误处理 整个过程无需本地安装任何环境，调试非常方便。

13. 界面优化
    初始生成的界面比较简陋，我又通过自然语言向AI描述了想要改进的地方：

14. 添加颜色区分不同状态信息
15. 优化进度条显示样式
16. 增加解压完成后的文件统计 AI很快给出了修改建议，实现了更友好的交互体验。

1. 部署使用
   由于这是个命令行工具，我选择将脚本导出到本地使用。但平台的一键部署功能其实更适合Web应用，比如如果你开发的是个在线解压服务，就可以直接部署成可访问的网页应用。

整个开发过程让我深刻体会到AI辅助编程的高效： - 不用从零开始查文档 - 自动生成可运行的完整代码 - 即时测试无需配置环境 - 支持持续迭代优化

对于这类常见但需要特定库支持的任务，InsCode(快马)平台的AI代码生成功能确实能大幅提升开发效率。特别是当你不熟悉某个库的API时，直接描述需求就能得到可用的实现，这比传统开发方式节省了至少80%的时间。

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创建一个Python脚本，使用py7zr库自动解压7Z文件。要求：1.支持指定输入7Z文件路径和输出目录 2.显示解压进度 3.处理解压密码保护的文件 4.捕获并显示解压过程中的错误 5.生成简洁的用户界面。使用快马平台的AI能力自动生成完整可运行的代码。

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