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一、功能需求
软硬一体产品的开发流程中，前期技术方案的可行性验证是非常重要的。如果没有做好充分的验证，是很有可能导致项目中途失败的。受硬件成本和开发周期的影响，这也会给公司带来极大的损失。
举例：开发一个基于人脸识别的验票机（应用场景：机场、车站、景点等的人证合一验证），我们已经完成了初步市场调研，并发现了一家供应商提供的人脸比对云端API服务。接下来的任务是针对这个API进行一系列的功能性验证测试，以确保它能满足我们的项目需求。具体来说，我们将重点关注以下几个方面：
- 时延测试：考虑到考勤机需要快速响应用户请求，因此我们需要评估该API处理人脸比对请求的速度。这包括从图像上传到返回结果所需的时间。理想的状况下，整个过程应该尽可能快，以便给用户提供流畅无阻的体验。
- 稳定性检查：稳定性是指API在长时间运行过程中保持正常工作的能力。我们需要模拟不同的使用场景（如高并发访问）来测试其性能表现，并监控是否有异常情况发生，比如错误代码返回、服务中断等现象。
- 准确率分析：对于任何一个人脸识别系统而言，其识别精度都是非常关键的一个指标。我们将通过大量不同类型的照片样本（不同光照条件、角度变化、面部遮挡等情况）来检验该API能否准确地完成人脸匹配任务。此外，还应考虑误报率和漏报率等因素，以全面评价系统的可靠性。
- 安全性考量：除了上述技术层面的要求外，数据安全也不容忽视。必须确保供应商采取了适当的安全措施保护用户隐私信息不被泄露或滥用。例如，查看他们是否遵循GDPR等相关法律法规，以及如何存储和传输个人敏感数据等。
- 成本效益分析：最后，还需综合考虑使用该API的成本与收益之间的平衡点。比较不同供应商提供的价格方案，同时结合预期的服务水平协议(SLA)条款，确定最合适的合作伙伴。
综上所述，通过对这些关键维度进行全面细致的评估，可以帮助我们更好地理解所选API的实际效果及其适用性，从而为后续项目的顺利推进奠定坚实基础。
二、通义灵码AI程序员的助力快速原型验证
接下来，我们将利用通义灵码这一强大的AI程序员工具来快速实现并运行这个API。通过这种方式，我们可以迅速搭建起一个初步的demo，使得API能够立即投入使用。这不仅能够帮助我们验证技术方案的可行性，还能让我们在实际操作中发现可能存在的问题，并及时进行调整和优化。此外，借助于通义灵码的强大功能，即使是复杂的编程任务也能被简化处理，从而大大提高了开发效率。这样一来，我们就能够在较短的时间内完成API的基础建设工作，为后续更深入的功能开发与测试打下坚实的基础。
2.1 安装通义灵码
以vscode为例，直接在应用商店搜索**lingma**，找到插件进行安装即可。
2.2 登录账号
安装完成后，在左侧打开通义灵码的入口，点击登录按钮，根据提示登录阿里云账号即可使用。
3.3 分析API
人脸比对的API接口说明如下图所示，可以知道：
- API地址：netocr.com/verapi/verF...
- 接口请求方式：POST
- 请求参数：一共有6个且都是必选项。其中：
- img1和img2是需要拿来做比对的图片，需要将图片转为base64格式。
- key和secret是平台分配的秘钥信息，固定信息，平台已提供。key为C92HMRaM3uXMPj266DsEf2，secret为e0952efd41fd4dc1bf0d3c6528fef13d。
- typeId为21，对应的就是人脸比对功能，也是固定值。
- format用于指定返回格式，支持xml或者json，对嵌入式开发来说，json更友好，我们固定为json。
分析到这里，我们的需求也就清晰了，主要分2个点：
- 需要编写代码，实现图片文件转base64。
- 需要编写代码，实现该api的请求。
接下来，我们就使用通义灵码来一一实现。
3.4 实现base64编码接口
prompt：使用C语言实现base64编解码接口，并给出测试函数。
实现的代码。
根据AI程序员给出的使用说明，尝试编译运行测试，发现有错误。
不用慌，把错误告诉AI程序员，让AI程序来解决：
再次编译，成功通过。
运行demo，验证base64接口是否正常工作。
目前的接口还不支持对文件base64编码，扩展下该功能。
再次编译运行验证，新增API和linux base64命令对同一个文件的base64编码结果一致。
3.5 实现API请求代码
接下来，我们把之前整理的API信息告诉AI程序员，让它帮我生成对应的C语言请求代码。
编译运行，再次遇到错误，直接把报错信息交给AI程序员，它写的错误代码，就该由它来解决。
解决后继续尝试编译运行，再次遇到错误，再次把报错信息交给AI程序员来解决。
根据指引，安装libcurl的开发库，继续尝试编译运行，通过！！
尝试运行，继续报错
手动修改为正确的文件路径，并注释掉base64测试函数。再次编译运行，发现接口通了但是返回了错误。
根据问题猜测，让AI程序员尝试修改一个版本，再次编译运行。使用2张同一个人的照片进行比对，成功得到结果，比对结果为一致。
更换2张不同的图片，重新运行，结果为否不一致。
到此为止，在通义灵码的帮助下，我们就快速完成了人脸比对API的代码实现。之后就可以根据我们的需求，进行功能性验证测试了。