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创建一个能够自动识别JSON文件内容的工具，支持上传JSON文件后，自动解析其结构并以可视化表格或树形结构展示。要求：1. 支持拖拽上传JSON文件；2. 自动检测文件格式并解析；3. 提供结构预览和内容搜索功能；4. 支持导出为Excel或CSV格式。使用React前端和Node.js后端实现。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在开发一个需要频繁查看JSON文件的项目时，我遇到了一个常见问题：每次打开JSON文件都要手动选择编辑器，而且原始文本格式的可读性很差。于是我开始思考，能不能做一个能自动识别并可视化JSON文件的工具？经过一番探索，我发现InsCode(快马)平台的AI辅助开发功能特别适合这个需求。
项目构思首先明确核心需求：一个能自动识别JSON文件格式，并将其转换为可视化展示的网页工具。这个工具需要支持拖拽上传，自动解析内容，并提供搜索和导出功能。考虑到使用场景，我决定采用React作为前端框架，Node.js作为后端服务。
文件上传与识别实现拖拽上传功能时，我使用了React的拖放API。用户将JSON文件拖入指定区域后，前端会先进行基础校验，确保文件类型正确。这里有个小技巧：除了检查文件后缀名，最好还要验证文件内容是否符合JSON格式，避免用户误传其他类型文件。
内容解析与展示解析JSON数据后，我设计了两种展示方式：树形结构和表格视图。树形结构适合展示嵌套层级深的数据，而表格则便于查看数组类型的JSON。为了让展示更直观，我还添加了展开/折叠功能，并支持高亮显示当前选中节点。
搜索与导出功能搜索功能实现了关键字匹配，可以快速定位到特定数据。导出功能则支持将JSON转换为Excel或CSV格式，方便用户进行后续处理。这里要注意处理大数据量时的性能问题，我采用了分块处理的方式来优化。
AI辅助开发体验在InsCode(快马)平台上开发时，最让我惊喜的是AI辅助功能。比如在实现树形组件时，我只需要描述需求，AI就能生成基础代码框架，大大节省了时间。平台内置的实时预览功能也让我能快速验证效果，不用反复切换窗口。
部署与分享完成开发后，一键部署功能让项目上线变得非常简单。
整个过程完全自动化，不需要手动配置服务器环境。生成的链接可以直接分享给团队成员使用，他们反馈工具确实提高了工作效率。
这个项目的开发过程让我深刻体会到AI辅助开发的便利性。特别是对于JSON这种结构化数据，可视化展示能极大提升工作效率。如果你也经常需要处理JSON文件，不妨试试在InsCode(快马)平台上快速实现一个类似工具，相信会有不错的体验。
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