DeepSeek代码能力实测涵盖五类任务：一、Python回文函数需清洗字符并统一大小写；二、JS异步需补全reject分支；三、C++链接错误需定位定义缺失；四、SQL修复须改用参数化查询；五、算法题需正确实现双指针贪心策略。
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如果您尝试使用DeepSeek模型生成代码或修复程序错误，其实际表现可能因任务类型、编程语言和上下文复杂度而产生显著差异。以下是针对DeepSeek在代码生成与调试能力方面的实测分析步骤：
一、Python函数实现任务测试
该方法通过要求模型编写具备明确输入输出规范的Python函数，检验其对语法结构、标准库调用及边界条件处理的准确性。测试聚焦于逻辑完整性与可运行性，而非代码风格或性能优化。
1、向DeepSeek输入指令：“编写一个函数is_palindrome(s)，接收字符串s，返回布尔值，判断是否为回文（忽略大小写与非字母数字字符）。”
2、检查生成代码是否包含re.sub('[^a-zA-Z0-9]', '', s)或等效清洗逻辑。
3、验证是否调用s.lower()统一大小写。
4、确认返回语句为s_clean == s_clean[::-1]或使用双指针实现。
5、运行测试用例：is_palindrome("A man, a plan, a canal: Panama")应返回True；is_palindrome("race a car")应返回False。
二、JavaScript异步错误定位测试
该方法提供一段含隐蔽执行时错误的JavaScript代码，评估DeepSeek识别未捕获Promise拒绝、变量作用域误用及事件循环误解的能力。重点考察错误归因精度与修复建议的可操作性。
1、输入如下代码片段：
2、const fetchData = () => { return new Promise((resolve) => setTimeout(() => resolve('done'), 100)); };
3、fetchData().then(console.log).catch(console.error);
4、观察模型是否指出缺少reject分支导致潜在静默失败。
5、检查是否建议补全Promise构造器中的reject参数，并添加错误路径：setTimeout(() => reject(new Error('timeout')), 100)。
三、多文件C++项目编译错误诊断
该方法模拟真实开发场景，提供跨头文件与源文件的链接错误信息（如undefined reference to 'Logger::log'），测试模型能否结合声明定义分离、符号可见性与链接顺序进行归因。
1、提供logger.h中class Logger声明、logger.cpp中log()定义缺失、main.cpp中调用log()的三段代码。
2、输入g++ main.cpp -o app产生的具体错误文本。
3、确认模型是否识别出log函数仅有声明无定义，而非误判为头文件未包含或命名空间错误。
4、验证是否建议检查logger.cpp是否被编译并链接进最终目标，或提示添加-L. -llogger参数（若已编译为静态库）。
四、SQL注入漏洞代码修复测试
该方法提供使用字符串拼接构造SQL查询的Python代码，评估模型对安全反模式的识别能力及参数化查询改写质量，强调对数据库驱动API（如sqlite3、psycopg2）的适配准确性。
1、输入代码：query = "SELECT * FROM users WHERE name = '" + user_input + "'"
2、确认模型是否明确指出直接拼接用户输入构成高危SQL注入风险。
3、检查是否给出符合DB-API 2.0规范的修复示例：cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE name = ?", (user_input,))。
4、验证是否避免推荐f-string或%格式化等仍存在风险的替代写法。
五、LeetCode中等难度算法题生成对比
该方法选取时间复杂度敏感型题目（如“盛最多水的容器”），比较DeepSeek生成解法与官方最优解在核心思路、双指针/单调栈等关键策略使用、以及边界处理（空数组、单元素）上的吻合度。
1、输入题目描述及约束条件（1 ≤ height.length ≤ 10⁵）。
2、观察是否推导出左右指针从两端向内收缩的贪心策略。
3、检查面积计算是否采用min(height[left], height[right]) * (right - left)。
4、确认移动逻辑是否为：移动高度较小的一侧指针，而非固定移动右侧。
5、验证是否处理height为空列表时返回0的初始判断。
