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：

   快速开发一个7v7.7cc历史观看数据分析的MVP原型，要求能够导入数据、显示基本统计信息和生成简单图表。使用快马平台的AI辅助功能快速生成代码，前端用简易界面，后端用Python处理数据。整个原型开发时间控制在15分钟内。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近需要快速验证一个数据分析产品的可行性，目标是对7v7.7cc历史观看数据进行基础统计和可视化。传统开发方式至少需要半天时间配置环境和编写代码，但这次尝试用InsCode(快马)平台的AI辅助功能，15分钟就完成了MVP原型搭建。以下是具体实现思路和操作记录：

一、明确原型核心功能

1. 数据导入模块：支持上传包含观看时间、用户ID等字段的CSV数据
2. 基础统计模块：计算总观看量、人均观看次数等指标
3. 可视化模块：生成观看量随时间变化的折线图

二、平台优势利用

1. 免环境配置：直接创建Python项目，无需安装任何库
2. AI辅助生成：用自然语言描述需求，自动生成数据处理代码框架
3. 实时预览：修改代码后立即看到效果，省去反复运行的调试时间

三、关键实现步骤

1. 数据准备阶段
2. 整理示例数据：用Excel制作包含日期、用户ID、观看时长三列的测试数据

3. 通过平台文件上传功能导入CSV，系统自动识别为pandas.DataFrame格式

4. 统计功能开发

5. 向AI描述需求：“用pandas计算每天总观看量和独立用户数”

6. 生成的代码自动完成数据分组聚合，输出统计表格

7. 可视化实现

8. 输入指令：“用matplotlib绘制按日观看量折线图”
9. AI生成带标题、坐标轴标签的图表代码，支持点击刷新预览

四、效率优化技巧

1. 模块化开发：将数据加载、计算、绘图拆分为独立cell执行
2. 参数调整：直接修改AI生成代码中的图表颜色、尺寸等参数
3. 错误处理：遇到异常时，用平台内置的错误提示快速定位问题

完成后的原型虽然简单，但完整展示了核心功能链路。最惊喜的是部署环节——点击发布按钮即可生成可公开访问的链接，自动处理了服务端配置和域名分配。对于需要快速验证想法的场景，这种效率提升是决定性的。

实际体验发现，InsCode(快马)平台特别适合这类敏捷开发场景：不需要考虑环境兼容性问题，AI生成的代码质量足够支撑原型演示，且所有操作都在浏览器完成。下次做技术方案预研时，会优先考虑用这个方式降低试错成本。

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：

   快速开发一个7v7.7cc历史观看数据分析的MVP原型，要求能够导入数据、显示基本统计信息和生成简单图表。使用快马平台的AI辅助功能快速生成代码，前端用简易界面，后端用Python处理数据。整个原型开发时间控制在15分钟内。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果