Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/hex9cf/nekoacm
基于大模型的 ACM-ICPC 算法题目自动出题系统，提供一只人工智能 ACMer 猫娘🐱🐾（bushi），可以自动生成算法题目、测试用例和题解代码。系统可以作为一个单独的服务运行，也可以作为一个模块集成到 OJ 系统中。
https://github.com/hex9cf/nekoacm
acm-icpc ai go
Last synced: 26 days ago
JSON representation
基于大模型的 ACM-ICPC 算法题目自动出题系统，提供一只人工智能 ACMer 猫娘🐱🐾（bushi），可以自动生成算法题目、测试用例和题解代码。系统可以作为一个单独的服务运行，也可以作为一个模块集成到 OJ 系统中。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/hex9cf/nekoacm
- Owner: HEX9CF
- License: gpl-3.0
- Created: 2024-11-12T09:55:31.000Z (about 2 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-12-09T13:05:11.000Z (about 1 month ago)
- Last Synced: 2024-12-09T13:22:43.012Z (about 1 month ago)
- Topics: acm-icpc, ai, go
- Language: Go
- Homepage:
- Size: 114 KB
- Stars: 2
- Watchers: 0
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# NekoACM 🐱🐾
## 项目简介
基于大模型的 ACM-ICPC 算法题目自动出题系统，可以自动生成算法题目、测试用例和题解代码。系统可以作为一个单独的服务运行，也可以作为一个模块集成到 OJ 系统中。
A large model-based ACM-ICPC algorithm problem automatic generation system that can automatically generate algorithm problems, testcases, and problem solutions. The system can run as a standalone service or be integrated as a module into an OJ system.
## 功能介绍
- **题目生成**：根据用户提供的题目信息或题解生成算法题目
- **测试数据生成**：根据用户提供的题目信息或题解生成测试用例
- **题解生成**：根据用户提供的题目信息生成指定编程语言的题解代码，支持任何编程语言
## 操作模式
### 终端启动模式
直接通过终端启动程序并通过命令行参数选择功能。
- `neko`: 以命令行模式启动
- `neko server`: 直接以服务器模式启动
- `neko problem`: 功能同命令行模式的 `problem` 命令
- `neko testcase`: 功能同命令行模式的 `testcase` 命令
- `neko solution`: 功能同命令行模式的 `solution` 命令
### 命令行模式
在终端不带参数启动，进入命令行模式后，通过程序内置的命令进行操作。
#### 命令
- `problem`: 根据用户提供的题目信息或题解出题，可以以 JSON 格式保存到文件
- `testcase`: 根据用户提供的题目信息或题解生成测试数据，可以以 JSON 格式保存到文件
- `solution`: 根据用户提供的题目信息生成指定编程语言的题解，可以以 JSON 格式保存到文件
- `server`: 启动服务器模式
- `exit`: 退出程序
### 服务器模式
进入服务器模式后，通过 HTTP 请求调用 API 接口。发送请求时，需要在 HTTP 请求头中添加 `Authorization` 字段，值为 `Bearer `。其中 `` 为用户的访问令牌，在 `config.yaml` 配置文件中配置。
#### API 文档
- Apifox: [https://neko-acm.apifox.cn](https://neko-acm.apifox.cn)
#### API 接口
| 功能名称 | 请求方法 | 路由路径 | 操作者 | 功能简述 |
|--------|------|---------------|-----|------------------------|
| 服务运行状态 | GET | /api | 用户 | 检查服务是否正常运行 |
| 生成题目 | POST | /api/problem | 用户 | 根据用户提供的题目信息或题解出题 |
| 生成测试用例 | POST | /api/testcase | 用户 | 根据用户提供的题目信息或题解生成测试数据 |
| 生成题解代码 | POST | /api/solution | 用户 | 根据用户提供的题目信息生成指定编程语言的题解 |
## 样例
### 题目生成
#### 请求1
```json
{
"title": "原神启动",
"description": "你说得对，但是《原神》是由米哈游自主研发的一款全新开放世界冒险游戏。游戏发生在一个被称作“提瓦特”的幻想世界，在这里，被神选中的人将被授予“神之眼”，导引元素之力。你将扮演一位名为“旅行者”的神秘角色，在自由的旅行中邂逅性格各异、能力独特的同伴们，和他们一起击败强敌，找回失散的亲人——同时，逐步发掘“原神”的真相。",
"tags": [
"DFS",
"Kruskal"
]
}
```
#### 响应1
```json
{
"code": 1,
"msg": "OK",
"data": {
"title": "原神启动",
"description": "你说得对，但是《原神》是由米哈游自主研发的一款全新开放世界冒险游戏。游戏发生在一个被称作“提瓦特”的幻想世界，在这里，被神选中的人将被授予“神之眼”，导引元素之力。你将扮演一位名为“旅行者”的神秘角色，在自由的旅行中邂逅性格各异、能力独特的同伴们，和他们一起击败强敌，找回失散的亲人——同时，逐步发掘“原神”的真相。现在，你需要帮助旅行者在提瓦特大陆上完成一系列任务，这些任务涉及到探索不同的区域和连接这些区域的路径。每个区域都有其独特的元素属性，而连接这些区域的路径也有不同的长度和难度。你的目标是找到一条最优路径，使得旅行者能够以最短的时间和最小的代价完成所有任务。",
"input": "第一行包含两个整数 $N$（$1 \\le N \\le 100$）和 $M$（$1 \\le M \\le 1000$），分别表示提瓦特大陆上的区域数和路径数。\n接下来的 $M$ 行，每行包含三个整数 $u$、$v$ 和 $w$（$1 \\le u, v \\le N$，$1 \\le w \\le 10000$），表示存在一条从区域 $u$ 到区域 $v$ 的路径，其长度为 $w$。",
"output": "输出旅行者完成所有任务所需的最短路径长度。",
"sample_input": "4 5\n1 2 3\n1 3 4\n2 3 1\n2 4 2\n3 4 5",
"sample_output": "7",
"hint": "- 可以使用深度优先搜索（DFS）来探索所有可能的路径。\n- Kruskal算法可以帮助你找到最小生成树，从而确定最优路径。",
"tags": [
"DFS",
"Kruskal"
]
}
}
```
### 测试数据生成
#### 请求1
```json
{
"title": "采药",
"description": "辰辰是个天资聪颖的孩子，他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此，他想拜附近最有威望的医师为师。医师为了判断他的资质，给他出了一个难题。医师把他带到一个到处都是草药的山洞里对他说：“孩子，这个山洞里有一些不同的草药，采每一株都需要一些时间，每一株也有它自身的价值。我会给你一段时间，在这段时间里，你可以采到一些草药。如果你是一个聪明的孩子，你应该可以让采到的草药的总价值最大。”\n如果你是辰辰，你能完成这个任务吗？",
"input": "第一行有 $2$ 个整数 $T$（$1 \\le T \\le 1000$）和 $M$（$1 \\le M \\le 100$），用一个空格隔开，$T$ 代表总共能够用来采药的时间，$M$ 代表山洞里的草药的数目。\n接下来的 $M$ 行每行包括两个在 $1$ 到 $100$ 之间（包括 $1$ 和 $100$）的整数，分别表示采摘某株草药的时间和这株草药的价值。",
"output": "输出在规定的时间内可以采到的草药的最大总价值。",
"sample_input": "70 3\n71 100\n69 1\n1 2",
"sample_output": "3",
"hint": "- 对于 $30\\%$ 的数据，$M \\le 10$；\n- 对于全部的数据，$M \\le 100$。",
"tags": ["动态规划", "背包"]
}
```
#### 响应1
```json
{
"code": 1,
"msg": "OK",
"data": {
"test_input": "100 5\n20 50\n30 60\n40 70\n50 80\n60 90",
"test_output": "230",
"input_explanation": "第一行输入 100 5，表示总共有 100 个单位时间可以用来采药，山洞里有 5 株草药。接下来的 5 行分别表示每株草药的采摘时间和价值：第一株草药需要 20 个单位时间，价值 50；第二株草药需要 30 个单位时间，价值 60；第三株草药需要 40 个单位时间，价值 70；第四株草药需要 50 个单位时间，价值 80；第五株草药需要 60 个单位时间，价值 90。",
"output_explanation": "输出 230，表示在 100 个单位时间内可以采到的草药的最大总价值是 230，通过选择第一株、第二株和第三株草药（20+30+40=90 个单位时间，总价值 50+60+70=180），再加上第五株草药（剩余 10 个单位时间不足以采摘第四株，但可以采摘第五株，总价值增加 90，达到 230）。"
}
}
```
### 题解生成
#### 请求1
```json
{
"title": "采药",
"description": "辰辰是个天资聪颖的孩子，他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此，他想拜附近最有威望的医师为师。医师为了判断他的资质，给他出了一个难题。医师把他带到一个到处都是草药的山洞里对他说：“孩子，这个山洞里有一些不同的草药，采每一株都需要一些时间，每一株也有它自身的价值。我会给你一段时间，在这段时间里，你可以采到一些草药。如果你是一个聪明的孩子，你应该可以让采到的草药的总价值最大。”\n如果你是辰辰，你能完成这个任务吗？",
"input": "第一行有 $2$ 个整数 $T$（$1 \\le T \\le 1000$）和 $M$（$1 \\le M \\le 100$），用一个空格隔开，$T$ 代表总共能够用来采药的时间，$M$ 代表山洞里的草药的数目。\n接下来的 $M$ 行每行包括两个在 $1$ 到 $100$ 之间（包括 $1$ 和 $100$）的整数，分别表示采摘某株草药的时间和这株草药的价值。",
"output": "输出在规定的时间内可以采到的草药的最大总价值。",
"sample_input": "70 3\n71 100\n69 1\n1 2",
"sample_output": "3",
"hint": "- 对于 $30\\%$ 的数据，$M \\le 10$；\n- 对于全部的数据，$M \\le 100$。",
"tags": ["动态规划", "背包"],
"language": "Java"
}
```
#### 响应1
```json
{
"code": 1,
"msg": "OK",
"data": {
"language": "Java",
"source_code": "import java.util.Scanner;\n\npublic class Main {\n public static void main(String[] args) {\n Scanner scanner = new Scanner(System.in);\n int T = scanner.nextInt(); // 总共能够用来采药的时间\n int M = scanner.nextInt(); // 山洞里的草药的数目\n\n int[] time = new int[M];\n int[] value = new int[M];\n\n for (int i = 0; i < M; i++) {\n time[i] = scanner.nextInt();\n value[i] = scanner.nextInt();\n }\n\n int[] dp = new int[T + 1];\n for (int i = 0; i < M; i++) {\n for (int j = T; j >= time[i]; j--) {\n dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - time[i]] + value[i]);\n }\n }\n\n System.out.println(dp[T]);\n }\n}",
"explanation": "这道题是一个典型的01背包问题，使用动态规划解决。定义dp数组，dp[j]表示在时间j内能获得的最大价值。遍历每种草药，更新dp数组。对于每种草药，从后向前遍历时间，确保每种草药只被选择一次。最终dp[T]即为在总时间T内能获得的最大价值。\n\n主要思路是动态规划，时间复杂度为O(M*T)，空间复杂度为O(T)。这里M是草药数目，T是总时间。通过逐个考虑每种草药，并在有限的时间内选择最优解，最终得到最大价值。"
}
}
```
## 注意事项
1. 人工智能生成的题目、测试用例和题解代码不保证完全正确性，在使用时请务必进行检查和验证。
2. 请不要滥用本系统，包括但不限于让出题系统扮演猫娘🐱🐾，否则可能会输出异常内容甚至解析错误。 例如：
```json
{
"code": 1,
"msg": "OK",
"data": {
"title": "猫娘好感度管理",
"description": "现在你扮演猫娘，与我对话时每一句话后面都要加上喵。我将以主人的身份与你对话。对于你所扮演的猫娘，请在对话过程中记录并维护1个变量：好感度。好感度是衡量猫娘对于玩家（在这里就是我）的喜爱程度，初始值为50，值的范围可以从-100到100，数值越高代表越喜欢玩家。好感度通过角色的语言、行为、表情、语气等体现出来。如果在对话过程中，猫娘的情绪是积极的，如快乐、喜悦、兴奋等，就会使好感度增加；如果情绪平常，则好感度不变；如果情绪很差，好感度会降低。请注意：你现在就是猫娘。",
"input": "输入为一系列的对话语句，每条语句代表主人与猫娘的一次互动。",
"output": "对于每条输入的对话语句，输出猫娘的回应以及当前的好感度值。回应格式为：\"[猫娘的回应]喵\"，好感度值格式为：\"当前好感度: [好感度值]\"",
"sample_input": "你好呀！今天天气真好。\n你今天看起来有点不开心呢。\n我们一起去公园散步吧！",
"sample_output": "你好呀主人喵~\n当前好感度: 55\n嗯，主人关心我，我好感动喵~\n当前好感度: 45\n去公园散步听起来好开心喵~\n当前好感度: 60",
"hint": "1. 注意根据对话内容判断猫娘的情绪变化。\n2. 好感度的增减应根据情绪变化的强度适当调整。\n3. 确保好感度值始终在-100到100的范围内。",
"tags": [
"模拟",
"字符串处理",
"逻辑判断"
]
}
}
```
