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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：

   快速开发一个基于DeepSeek AI的代码过滤原型系统。要求：1. 接收用户输入的代码；2. 调用AI进行内容分析；3. 返回过滤结果。提示词示例：'构建一个简易的Web应用原型，集成DeepSeek API，实现代码输入、AI分析和过滤结果展示的基本功能。'

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在开发中遇到需要过滤代码内容的需求，比如检查代码中是否包含不当言论或敏感信息。传统方法需要编写复杂的正则表达式或者训练专门的模型，耗时耗力。而借助DeepSeek AI，可以快速搭建一个代码过滤系统的原型，几分钟内验证想法可行性。下面分享一下我的实践过程。

1. 明确需求
   首先需要明确过滤系统的核心功能：接收用户输入的代码，调用AI进行内容分析，返回过滤结果。这个原型不需要复杂的前端界面，重点在于验证AI分析的效果和流程是否可行。

2. 选择工具
   DeepSeek AI提供了强大的自然语言处理能力，特别适合用来分析代码内容。不需要自己训练模型，直接调用API就能获得分析结果，大大降低了开发门槛。

3. 搭建基础框架
   先创建一个简单的Web应用框架，包含一个输入框用于提交代码，一个按钮触发分析，以及一个区域展示结果。这个框架可以在几分钟内完成，不需要复杂的样式，重点是功能实现。

4. 集成DeepSeek API
   接下来集成DeepSeek API，将用户输入的代码发送给AI进行分析。API调用过程非常简单，只需要按照文档发送请求，处理返回的结果即可。AI会返回对代码内容的分析，包括是否包含敏感信息等。

5. 处理与展示结果
   根据API返回的结果，前端展示过滤后的内容。如果代码没有问题，可以显示“通过”；如果发现敏感内容，可以高亮显示具体位置或给出修改建议。这一步可以根据需求进一步细化。

6. 测试与优化
   完成基础功能后，用不同的代码片段测试系统的准确性。根据测试结果调整API调用参数或后处理逻辑，比如设置更严格的过滤规则或优化结果展示方式。

7. 扩展思路
   这个原型可以进一步扩展，比如添加多语言支持、保存分析历史、集成到开发工具中实时检查代码等。DeepSeek AI的灵活性让这些扩展变得容易实现。

整个开发过程非常流畅，DeepSeek AI的强大能力让代码过滤功能的实现变得简单高效。不需要深厚的机器学习背景，任何开发者都能快速搭建出可用的原型。如果你也有类似需求，可以试试InsCode(快马)平台，它提供了便捷的AI集成和部署功能，让开发过程更加轻松。

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