DIY1：用 Postman 调用 DeepSeek 接口生成 PowerShell 脚本
1 前言
今天是大年二十九除夕夜，DeepSeek 的新闻热度感觉比春晚还要火爆。正好最近在学 Postman，就拿 DeepSeek 的 API 接口练练手，帮我实现一个用 PowerShell 生成本地快捷方式的小任务。
2 需求描述
这个需求来自前段时间刚养成的一个阅读习惯。对于网上偶然看到的一些有意思的博文或视频，但又没时间仔细阅读，我通常会在桌面上创建一个快捷方式，而不是直接放到浏览器收藏夹——因为对我来说，像这样放进去的链接大概率是不会再看第二眼的，“等以后有时间再看” 往往就是 “永远没时间再看”。但另存为桌面快捷方式不一样，下次打开笔记本我会强迫自己至少读完一个，并且读完就删，这样在收藏时就会多考虑考虑，可有可无的文章就不创建了。别说，效果还挺好。
每次创建快捷方式都要重复很多鼠标操作：创建快捷方式、然后分别复制粘贴网址和文件名。于是就想用一个 PowerShell 脚本完成半自动化操作：运行这个脚本，然后指定一个固定格式的字符串参数，就能在桌面上自动创建超链接。
3 具体实现
说干就干。先到 DeepSeek 开放平台 https://platform.deepseek.com/ 注册一个帐号（注册成功就有 10 元抵用额度，第一印象不错），然后生成一个 API Key 备用。
然后在 Postman 新建一个测试集合 DeepSeek API Test，以及一个与之关联的测试环境 DeepSeek API Env（名称自拟）。在新环境中定义两个变量：
base_url：https://api.deepseek.comapi_key：<your API key>
【图 1：DeepSeek API Env 测试环境的变量定义】
接着新建一个 POST 请求 Hello DeepSeek，URL 设为 {{base_url}}/chat/completions，并指定 Content-Type 请求头为 application/json，然后在请求的 Body 正文中输入以下内容：
{"model": "deepseek-chat","messages": [{"role": "system","content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user","content": "已知一个字符串：'技术写作的首要诀窍;https://www.ruanyifeng.com/blog/2024/01/weekly-issue-288.html'，如何用 PowerShell在当前位置生成一个快捷方式，其中名称为分号前的部分，链接为分号后的部分。要求创建一个满足该功能的脚本，运行脚本并传入一个字符串后，自动在当前路径生成一个快捷方式。"}],"stream": false
}
注意，这里的 stream 参数用于控制响应的返回方式，开启后将以流的形式返回结果。这里没必要，保持默认的 false 即可：
【图 2：创建 DeepSeek 对话测试请求】
最后，在 Authorization 标签完成 Bearer 鉴权后，就能发送请求了：
【图 3：在 Authorization 标签完成 Bearer 鉴权】
点击发送按钮，稍等片刻，就拿到了 DeepSeek 的响应结果：
【图 4：DeepSeek 给出的 JSON 响应内容】
这时可以用 Postman 自带的可视化模块 Visualization 生成一个简单的表格：
【图 5：利用 Postman 内置的 AI 助手对响应结果进行的可视化处理（第一行是我自己加的，微调一下生成的模板即可）】
具体的测试脚本如下：
pm.test("Status code is 200", function () {pm.response.to.have.status(200);
});var template = `
<style type="text/css">.tftable {font-size:14px;color:#333333;width:100%;border-width: 1px;border-color: #87ceeb;border-collapse: collapse;}.tftable th {font-size:18px;background-color:#87ceeb;border-width: 1px;padding: 8px;border-style: solid;border-color: #87ceeb;text-align:left;}.tftable tr {background-color:#ffffff;}.tftable td {font-size:14px;border-width: 1px;padding: 8px;border-style: solid;border-color: #87ceeb;}.tftable tr:hover {background-color:#e0ffff;}
</style><table class="tftable" border="1"><tr><th>ID</th><th>Type</th><th>Time</th><th>Model</th><th>Role</th><th>Content</th></tr><tr><td>{{res.id}}</td><td>{{res.object}}</td><td>{{res.createTime}}</td><td>{{res.model}}</td><td>{{user.role}}</td><td>{{user.content}}</td></tr><tr><td>{{res.id}}</td><td>{{res.object}}</td><td>{{res.createTime}}</td><td>{{res.model}}</td><td>{{msg.role}}</td><td>{{msg.content}}</td></tr>
</table>
`;function constructVisualizerPayload() {const json = pm.response.json();const msg = json.choices[0].message;const bd = JSON.parse(pm.request.body.raw);const usr = bd.messages[1];return {res: json, msg, user: usr};
}pm.visualizer.set(template, constructVisualizerPayload());
4 结果验证
为了验证 DeepSeek 对话模型给出的答案，将回复正文放到 Typora 解析一下，就得到了这段代码：
param ([string]$inputString
)# 分割输入字符串
$parts = $inputString -split ';'
if ($parts.Length -ne 2) {Write-Host "输入的字符串格式不正确，应该包含一个分号分隔的名称和链接。"exit
}$name = $parts[0].Trim()
$url = $parts[1].Trim()# 创建快捷方式的路径
$shortcutPath = "$PWD\$name.url"# 创建快捷方式内容
$shortcutContent = @"
[InternetShortcut]
URL=$url
"@# 将内容写入快捷方式文件
Set-Content -Path $shortcutPath -Value $shortcutContentWrite-Host "快捷方式已创建: $shortcutPath"
再按照提示另存为 CreateShortcut.ps1 脚本文件放到桌面上，用以下命名进行测试：
> ./CreateShortCut.ps1 '写作的首要诀窍;https://www.ruanyifeng.com/blog/2024/01/weekly-issue-288.html'
快捷方式已创建: C:\Users\ad\Desktop\写作的首要诀窍.url
>
这样，桌面就看到了这样一个快捷方式：
【图 6：实测 DeepSeek 给出的 PowerShell 脚本生成的快捷方式】
双击打开，顺利打开该示例页：
【图 7：由 DeepSeek V3 聊天接口提供的 PowerShell 脚本成功创建本地快捷方式并正常打开该页面】
5 注意事项
截至发稿时，DeepSeek 的平台接口页又崩了，一直报 503 错误：
【图 8：DeepSeek 接口首页又崩了】
等后面恢复了再补一张接口消费 token 的统计图表，自费真的很亲民。利用赠送的 10 元额度，我又把刚学完的《API Testing and Development with Postman》第二版第 11 章的内容让 DeepSeek 全文翻译（放到沉浸式翻译插件中测试）。感觉很多地方比 DeepL 翻的质量还要好，阅读起来非常流畅。这时当时节选的对比图：
【图 9：DeepL（上）和 DeepSeek（下）在长文翻译场景下的对比效果图】
另一个对 Postman 来讲比较打脸的事实是，1 月 22 号官方才大力宣传的 AI 智能体创建模块还不支持 DeepSeek 模型：
【图 10：通过 Ctrl + N 看到的还在试验阶段的 Postman AI 创建模块】
【图 11：Postman AI 模块目前支持的大模型（截至 2025 年 1 月 28 日）】
后续随着 AI 学习的深入，我还将继续分享 DeepSeek 等模型的本地应用，敬请期待！
