​​为什么DeepSeek生成的代码经常跑不通？核心问题在于AI对模糊需求的理解偏差、环境依赖缺失、逻辑漏洞未处理以及API版本过时。​​ 通过细化需求描述、检查依赖环境、补充异常处理及更新API语法，可显著提升代码运行成功率。

1. ​​需求描述不清晰​​
   AI无法理解模糊指令，例如“写一个爬虫”可能生成无目标网站的通用代码。应提供详细上下文，如指定库（requests+BeautifulSoup）、目标网站（example.com）及反爬策略。

2. ​​环境依赖问题​​
   常见错误如ModuleNotFoundError，需检查并安装缺失库（pip install），确认版本兼容性，或使用虚拟环境隔离项目依赖。

3. ​​逻辑漏洞与边界条件​​
   AI可能忽略异常处理，例如文件操作未覆盖FileNotFoundError。手动添加try-except块或验证输入数据完整性可避免运行时崩溃。

4. ​​API或语法过时​​
   训练数据可能未包含最新API变动，例如旧版TensorFlow语法报错。需查阅官方文档更新代码，如替换tf.Session()为新版本写法。

5. ​​调试策略​​
   从报错位置向上追溯，插入print()观察变量，搜索错误信息，或分模块验证而非直接运行完整代码。

​​总结​​：将AI生成的代码视为“草稿”，结合人工检查环境配置、逻辑完整性及需求匹配度。遇到报错时，提供完整错误信息和代码片段能加速问题定位。