告别危险粘贴!用快马AI打造智能代码安全卫士

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:
    开发一个浏览器扩展工具,主要功能:1. 实时监测DevTools控制台输入的代码 2. 对可疑代码片段进行安全分析(如eval、异步请求等)3. 提供代码功能解释和潜在风险提示 4. 支持一键查询相关文档 5. 危险操作前二次确认。要求:使用React框架,包含风险等级可视化(红/黄/绿),集成快马API自动生成代码解释,可保存历史检测记录。界面简洁,适合开发者使用。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

作为一名前端开发者,我经常需要在浏览器开发者工具(DevTools)中调试代码。但每次在控制台输入代码时,总会看到那句警告:"warning: don't paste code into the devtools console that you don't understand"。这让我意识到,很多开发者可能和我一样,有时会不经思考就粘贴执行不熟悉的代码片段,这确实存在很大的安全隐患。

于是,我决定开发一个浏览器扩展工具,来帮助开发者更安全地使用控制台。这个工具不仅能实时监测输入的代码,还能对可疑代码片段进行安全分析,并提供详细的解释和风险提示。下面我就来分享一下开发这个工具的过程和经验。

  1. 需求分析与功能设计

首先,我明确了工具的核心功能: - 实时监测控制台输入的代码 - 对代码进行安全分析(如检测eval、异步请求等危险操作) - 提供代码功能解释和风险提示 - 支持一键查询相关文档 - 危险操作前进行二次确认 - 可视化展示风险等级(红/黄/绿) - 集成快马API自动生成代码解释 - 记录历史检测记录

  1. 技术选型

考虑到工具需要良好的用户界面和交互体验,我选择了React框架作为基础。React的组件化开发方式非常适合构建浏览器扩展,而且社区生态丰富,有大量现成的UI组件可以使用。

  1. 开发过程

开发这个工具主要分为以下几个步骤:

3.1 浏览器扩展基础架构

首先需要搭建浏览器扩展的基本框架,包括manifest.json配置、背景脚本、内容脚本等。我采用了Chrome扩展的开发标准,确保工具能在主流浏览器上运行。

3.2 控制台代码监测

这部分是工具的核心功能。通过扩展API监听控制台的输入事件,捕获用户输入的代码片段。这里需要注意权限申请和性能优化,避免影响开发者工具的正常使用。

3.3 代码安全分析

开发了代码分析模块,主要检测以下几种危险模式: - 使用eval函数 - 动态创建script标签 - 可疑的异步请求 - 潜在的XSS注入点 - 敏感操作(如localStorage访问)

3.4 风险可视化

根据分析结果,将风险分为三个等级: - 高风险(红色):如直接执行未知来源的eval - 中风险(黄色):如可能不安全的异步请求 - 低风险(绿色):看起来安全的代码

3.5 集成快马API

通过调用快马API,可以自动获取代码的解释说明。这个功能特别实用,它能帮助开发者快速理解代码的功能和潜在风险,正好解决了"不理解代码就执行"的核心问题。

3.6 历史记录

添加了本地存储功能,记录开发者执行过的代码片段及其风险等级,方便后续查看和审计。

  1. 使用体验

经过几周的开发,工具终于完成了。使用过程中我发现,它确实能有效预防很多安全隐患。特别是当我想粘贴一段不熟悉的代码时,工具会立即分析并提示潜在风险,还会提供详细的解释说明。

最让我惊喜的是集成快马API的部分。以往我需要花费大量时间查阅文档来理解陌生代码,现在只需一键就能获得清晰明了的解释,大大提高了开发效率。

  1. 经验总结

在开发这个工具的过程中,我学到了很多: - 浏览器扩展开发有其特殊性,需要考虑沙箱环境和权限管理 - 代码安全分析需要平衡准确性和性能 - 用户体验至关重要,过多的警告反而会让开发者忽视重要提示 - 集成AI解释功能可以显著提升工具的价值

这个项目也让我深刻体会到,在InsCode(快马)平台上开发这种工具非常方便。平台提供的一键部署功能让测试和分享变得特别简单,而且内置的AI助手在开发过程中给了我很多帮助。

示例图片

如果你也经常使用开发者工具,我强烈推荐你试试这个工具。它不仅能让你的开发更安全,还能帮助你更好地理解代码。最重要的是,它提醒我们:在编程世界中,安全意识和技术能力同样重要。

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:
    开发一个浏览器扩展工具,主要功能:1. 实时监测DevTools控制台输入的代码 2. 对可疑代码片段进行安全分析(如eval、异步请求等)3. 提供代码功能解释和潜在风险提示 4. 支持一键查询相关文档 5. 危险操作前二次确认。要求:使用React框架,包含风险等级可视化(红/黄/绿),集成快马API自动生成代码解释,可保存历史检测记录。界面简洁,适合开发者使用。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

RedPhoenix45

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值