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2. 输入框内输入如下内容：

请开发一个Python脚本，能够自动解析GDK平台最新发布的订阅规则文档（假设文档为Markdown格式）。要求：1. 提取关键规则条款（如订阅周期、价格、续费规则等）2. 生成对应的API接口定义 3. 创建订阅状态检查的示例代码 4. 输出JSON格式的规则摘要。使用requests库处理HTTP请求，用正则表达式提取关键信息。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

如何用AI自动解析GDK订阅规则并生成代码

最近在开发一个需要集成GDK订阅功能的应用，发现他们的订阅规则文档更新频繁，每次手动调整代码很麻烦。于是研究了下如何用AI自动解析这些规则文档，并生成对应的代码实现。这里分享下我的实践过程。

解析订阅规则文档的核心思路

1. 文档结构分析：GDK的订阅规则文档通常是Markdown格式，包含多级标题和列表项。关键信息如订阅周期、价格、续费规则等往往出现在特定标题下。

2. 信息提取策略：使用正则表达式匹配文档中的关键模式，比如价格通常以"$"或"¥"开头，周期常用"月/年"等时间单位表示。

3. 数据标准化处理：将提取的文本信息转换为结构化数据，方便后续生成代码和API定义。

实现步骤详解

1. 文档获取：首先需要获取最新的订阅规则文档。可以通过requests库从指定URL下载，或者直接读取本地文件。

2. 关键信息提取：

3. 使用正则表达式匹配价格模式，如\$\d+\.\d{2}或¥\d+
4. 提取订阅周期，如"每月"、"年付"等关键词

5. 识别续费规则，包括自动续费条款和取消政策

6. API接口定义生成：

7. 根据提取的信息设计RESTful API端点
8. 包括获取订阅计划列表、查询特定计划详情、检查订阅状态等接口

9. 自动生成Swagger/OpenAPI文档

10. 订阅状态检查实现：

11. 生成示例代码演示如何调用订阅状态检查API
12. 包括成功和失败场景的处理逻辑

13. 添加适当的错误处理和重试机制

14. JSON摘要输出：

15. 将提取的所有关键信息组织成结构化JSON
16. 包括订阅计划数组、价格详情、规则条款等
17. 确保输出格式规范，方便其他系统集成

实际开发中的经验

1. 正则表达式优化：开始时写的正则太宽泛，匹配到很多无关内容。后来通过添加更多上下文约束提高了准确性。

2. 异常处理：文档格式偶尔会有小变动，需要添加足够的错误处理和日志记录，方便排查问题。

3. 性能考虑：对于大型文档，使用流式处理而不是一次性读取全部内容，可以降低内存使用。

4. 测试验证：创建了多个测试用例，包括标准文档和边缘案例，确保解析逻辑的健壮性。

AI辅助开发的便利性

在InsCode(快马)平台上做这个项目特别方便，它的AI功能可以直接帮我生成基础代码框架，我只需要调整关键逻辑部分。平台内置的编辑器还能实时预览运行结果，调试起来很高效。

最棒的是，完成后的项目可以一键部署成可访问的API服务，不用自己折腾服务器配置。对于需要快速验证想法的场景特别实用。

整个过程下来，原本可能需要几天的工作，借助AI辅助一天就完成了核心功能。特别是文档解析这种模式固定的任务，AI能提供很大帮助。当然，关键的业务逻辑和验证还是需要人工把控，但基础工作确实省时不少。

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请开发一个Python脚本，能够自动解析GDK平台最新发布的订阅规则文档（假设文档为Markdown格式）。要求：1. 提取关键规则条款（如订阅周期、价格、续费规则等）2. 生成对应的API接口定义 3. 创建订阅状态检查的示例代码 4. 输出JSON格式的规则摘要。使用requests库处理HTTP请求，用正则表达式提取关键信息。

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