用AI辅助Charles抓包分析，提升开发效率

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开发一个与Charles配合使用的AI辅助工具，能够自动分析Charles抓取的HTTP/HTTPS请求，识别API端点、参数结构，并生成对应的接口文档和Mock数据。要求支持RESTful和GraphQL接口，能自动归类相似请求，提供参数统计和分析报告。使用Python实现核心功能，提供可视化界面展示分析结果。

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最近在调试接口时发现，手动分析Charles抓包数据特别耗时，尤其是面对复杂API时，经常要反复对比不同请求的差异。于是尝试用AI辅助开发了一个小工具，能自动解析Charles日志，效果出乎意料的好。这里分享下实现思路和经验。

1. 工具核心功能设计
2. 自动解析Charles导出的.har文件格式，提取所有请求的URL、Headers、Body等关键信息
3. 智能识别RESTful接口的路径参数（如/user/{id}）和查询参数
4. 对GraphQL请求自动解析query和variables结构
5. 将相似请求自动归类（比如相同路径不同参数的API）
6. 生成包含参数类型、示例值的Markdown文档

7. 提供Mock数据生成功能，支持随机生成符合参数结构的测试数据

8. 关键技术实现

9. 用Python的json库解析.har文件，配合正则表达式提取关键字段
10. 通过聚类算法（如K-Means）对URL进行相似度分析，自动归类API端点
11. 利用自然语言处理技术分析参数名，智能推断参数类型（如包含"date"的字段自动识别为时间戳）
12. 使用Faker库生成符合语义的Mock数据（如邮箱生成phone字段）

13. 用Flask搭建简易Web界面展示分析结果，支持过滤和搜索

14. AI辅助的亮点

15. 自动识别接口模式：通过训练简单模型，能区分RESTful、GraphQL等不同风格的API
16. 参数智能补全：当某些字段值缺失时，能根据历史请求推测可能的值范围
17. 异常检测：自动标记参数值波动异常的请求（如突然出现超长字符串）

18. 文档生成优化：用GPT模型对自动生成的文档进行语言润色

19. 实际使用体验

20. 原本需要手动整理半天的接口文档，现在5分钟就能生成初稿
21. Mock数据功能让前端开发不再依赖后端接口完成
22. 自动归类功能帮助快速发现重复定义的API端点
23. 异常检测多次帮我们提前发现参数校验漏洞

1. 踩坑经验
2. Charles导出的时间戳格式需要特别注意时区转换
3. 部分HTTPS请求需要先配置Charles证书才能正确解密
4. 对于动态参数（如随机token），需要设置过滤规则避免干扰分析
5. 处理大型.har文件时要注意内存优化

这个项目最让我惊喜的是，在InsCode(快马)平台上可以一键部署成在线工具，团队成员直接通过网页就能使用。他们的云环境预装了Python和常用库，省去了配置依赖的麻烦。

对于经常需要分析接口的开发者，这种AI辅助工具能节省大量重复劳动。特别是在敏捷开发中，自动生成的文档和Mock数据让前后端协作效率提升明显。下一步我准备加入Swagger导出功能，让整个流程更加闭环。

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开发一个与Charles配合使用的AI辅助工具，能够自动分析Charles抓取的HTTP/HTTPS请求，识别API端点、参数结构，并生成对应的接口文档和Mock数据。要求支持RESTful和GraphQL接口，能自动归类相似请求，提供参数统计和分析报告。使用Python实现核心功能，提供可视化界面展示分析结果。

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