Um motor de IA especializado para gerar problemas de programação competitiva de alta qualidade, focado em profundidade algorítmica e padrões profissionais de OI.
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install problem-workshop
Copie a pasta da habilidade para um desses locais
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridade: Espaço de Trabalho > Local > Integrado
Copie este prompt para o OpenClaw para instalá-lo automaticamente.
Ajude-me a instalar o problem-workshop usando o Clawhub. Se o Clawhub não estiver instalado, instale-o primeiro (npm i -g clawhub).
Obtenha os arquivos originais da habilidade em um arquivo ZIP.
O Problem Set Workshop é uma ferramenta sofisticada projetada para treinadores de programação competitiva, educadores e organizadores de competições para gerar desafios algorítmicos rigorosos. Ao aproveitar o Openclaw Skills, ele muda o foco da codificação repetitiva para o pensamento lógico profundo, garantindo que os problemas enfatizem padrões matemáticos, manipulação de bits e estratégias gulosas (greedy). O skill foi construído para aderir a padrões rígidos de Olympiad in Informatics (OI), garantindo que cada tarefa gerada seja profissional, bem estruturada e pronta para implantação nas principais plataformas.
Para integrar este skill ao seu fluxo de trabalho de desenvolvimento, use os seguintes comandos CLI:
# Instale o skill no seu ambiente local Openclaw
openclaw install problem-set-workshop
# Configure o skill com suas dificuldades padrão preferidas
openclaw configure problem-set-workshop --difficulty level3
O skill gera saída Markdown estruturada otimizada para Online Judges. O esquema de dados inclui:
| Componente | Descrição |
|---|---|
| Metadados do Problema | Inclui número do problema, título e pontos atribuídos (ex: 100/200/300). |
| Descrição | Um histórico claro do problema seguido pelo objetivo específico. |
| Entrada/Saída | Requisitos de formatação linha por linha precisos e restrições de dados. |
| Casos de Exemplo | Pelo menos um conjunto de entrada e saída de exemplo para verificar a lógica. |
| Níveis de Dados | Gradientes (30%, 60%, 100%) para testar diferentes complexidades de algoritmo. |
Carregamento
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