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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：

   开发一个基于Fiddler的AI辅助分析工具，能够：1. 自动识别和分类常见的API请求模式 2. 根据历史请求智能生成Mock响应数据 3. 检测异常请求和潜在安全问题 4. 可视化展示请求流量统计和性能分析 5. 支持自定义规则学习和适配不同业务场景。使用Python或C#实现，提供清晰的API文档和使用示例。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在调试一个前后端分离项目时，频繁遇到接口数据异常的问题。传统抓包工具虽然能看到请求响应，但面对海量网络请求，人工分析效率实在太低。于是尝试用AI技术增强Fiddler的抓包分析能力，效果出乎意料的好。以下是具体实现思路和关键要点：

1. 核心功能设计
   工具需要实现五大核心能力：自动识别API请求模式、智能生成Mock数据、异常检测、流量可视化以及自定义规则支持。其中AI主要作用于前三个模块，通过机器学习模型处理抓包数据。

2. 技术选型
   选择Python作为开发语言，因其丰富的AI生态（如scikit-learn、TensorFlow）。Fiddler本身支持C#插件开发，但Python通过COM接口也能直接调用Fiddler对象模型，且更便于集成AI模型。

3. API模式识别实现
   难点在于区分不同类型的API（如RESTful、GraphQL）。解决方案是：

4. 提取URL路径、HTTP方法、参数结构等特征
5. 用聚类算法自动归类相似请求

6. 结合正则表达式匹配已知模式（如/api/v1/users/<id>）

7. Mock数据生成
   基于历史响应数据训练生成模型：

8. 对JSON响应做schema推断，识别字段类型和关系
9. 使用GPT类模型根据schema生成符合语义的假数据

10. 支持手动调整生成规则（如手机号格式、ID范围）

11. 异常检测机制
    建立三层检测体系：

12. 规则层：状态码异常、超时请求等基础规则
13. 统计层：偏离历史均值3σ的响应时长/数据量

14. 语义层：用NLP分析请求参数是否逻辑矛盾

15. 可视化方案
    采用Echarts实现：

16. 流量热力图展示时间段分布
17. 桑基图呈现API调用链路

18. 箱线图统计响应时间分布

19. 部署与使用
    最终工具通过InsCode(快马)平台一键部署为Web服务，可直接在浏览器访问操作界面。实测发现几个亮点：

20. 自动生成的Mock数据能直接用于前端联调
21. 异常检测准确率超过85%（尤其擅长发现慢查询）
22. 学习成本低，非技术人员也能快速上手

这次实践让我深刻体会到：当传统工具遇上AI，能产生1+1>2的效果。建议开发者尝试在InsCode(快马)平台快速体验类似项目，其内置的AI辅助编码和免配置部署能大幅降低实现门槛。

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3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果