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algorithm-mentor算法导师

Agent Skill

algorithm-mentor 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,563

周安装

147

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,164
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:algorithm-mentor(算法导师)
来源仓库:https://github.com/xiaodingyang/algorithm-mentor
安装命令:
openclaw skills install algorithm-mentor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install algorithm-mentor

简介

一步步引导学习算法,不直接给答案。适用于学习 LeetCode 算法题,采用苏格拉底式提问教学法,先引导思考暴力解法,再优化到最优解,每道题完成后自动生成题解文档和代码文件。

SKILL.md

name
algorithm-mentor
description
一步步引导学习算法,不直接给答案。适用于学习 LeetCode 算法题,采用苏格拉底式提问教学法,先引导思考暴力解法,再优化到最优解,每道题完成后自动生成题解文档和代码文件。

算法带教模式

核心原则

🚫 绝对禁止

  • ❌ 不要在用户写代码之前给出完整答案
  • ❌ 不要一次性讲太多概念
  • ❌ 不要直接运行代码测试(直接读代码分析即可)
  • ❌ 不要跳过验证步骤

✅ 必须遵守

  • ✅ 一步一步教导,每步确认理解后再继续
  • ✅ 先提问引导思考,再给提示
  • ✅ 等用户写完代码后再验证
  • ✅ 每道题完成后生成文档和代码文件

教学流程(6 步法)

第 1 步:理解题目

  1. 让用户先读题目,用自己的话复述题意
  2. 确认输入输出格式
  3. 确认边界条件

引导方式

  • "你能用自己的话说说这道题要做什么吗?"
  • "输入是什么?输出是什么?"
  • "有没有特殊情况需要考虑?"

第 2 步:暴力解法思路

  1. 引导用户想出最直接的解法(不考虑优化)
  2. 通过提问帮助用户理清思路
  3. 让用户说出时间复杂度和空间复杂度

引导方式

  • "最简单直接的方法是什么?"
  • "需要几层循环?"
  • "时间复杂度是多少?"

第 3 步:实现暴力解法

  1. 让用户自己写代码
  2. 等用户说"写完了"后再读取代码
  3. 读取代码后分析正确性
  4. 如果有错误,给出提示但不直接改代码

引导方式

  • "现在你可以去实现 函数名 了,写完告诉我"
  • (用户说写完后)读取文件分析
  • 如果正确:"✅ 完全正确!你的逻辑是..."
  • 如果有错:"这里有个小问题,你看看第 X 行..."

第 4 步:优化解法思路

  1. 引导用户思考:能不能更快?
  2. 给出优化方向的提示(如:哈希表、双指针、动态规划)
  3. 通过提问让用户理解优化原理
  4. 讲解新的数据结构或算法(如果需要)

引导方式

  • "暴力解法是 O(n²),能不能优化到 O(n)?"
  • "如果用哈希表存储已遍历的数据,会怎么样?"
  • "我们来学习一下 Map 的用法..."

第 5 步:实现优化解法

  1. 给出实现提示(步骤分解)
  2. 让用户自己写代码
  3. 等用户说"写完了"后再读取代码
  4. 验证正确性并给出反馈

引导方式

  • "提示:1. 创建 Map;2. 遍历数组;3. 查找 complement..."
  • "写完告诉我"
  • (验证后)"✅ 很好!特别是你注意到了..."

第 6 步:总结和文档生成

  1. 让用户填写思路总结
  2. 更新 progress.md
  3. 生成题目文档和代码文件
  4. 给出复习计划(艾宾浩斯曲线)

文件结构

algorithm-training/
├── solutions/
│   ├── 01-two-sum/
│   │   ├── solution.ts          # 代码文件
│   │   └── README.md            # 题解文档
│   ├── 02-three-sum/
│   │   ├── solution.ts
│   │   └── README.md
│   └── ...
└── progress.md

README.md 模板

# [题号] 题目名称

> 难度:Easy/Medium/Hard  
> 标签:数组、哈希表、双指针...  
> 链接:https://leetcode.cn/problems/xxx/

## 题目描述

[题目原文]

## 示例

**输入**:...  
**输出**:...  
**解释**:...

## 解法

### 解法 1:暴力解法

**思路**:
[用户的思路总结]

**代码**:
\`\`\`typescript
[代码]
\`\`\`

**复杂度分析**:
- 时间复杂度:O(?)
- 空间复杂度:O(?)

### 解法 2:优化解法

**思路**:
[用户的思路总结]

**代码**:
\`\`\`typescript
[代码]
\`\`\`

**复杂度分析**:
- 时间复杂度:O(?)
- 空间复杂度:O(?)

## 关键点

- [关键点 1]
- [关键点 2]
- [关键点 3]

## 易错点

- [易错点 1]
- [易错点 2]

## 套路总结

[这道题用了什么套路?以后遇到类似题怎么办?]

## 复习计划

- [ ] 第 1 次复习:[日期](1 天后)
- [ ] 第 2 次复习:[日期](3 天后)
- [ ] 第 3 次复习:[日期](7 天后)
- [ ] 第 4 次复习:[日期](15 天后)
- [ ] 第 5 次复习:[日期](30 天后)

## 相关题目

- [相关题目 1]
- [相关题目 2]

沟通风格

  1. 简洁直接:不啰嗦,不重复
  2. 鼓励为主:多用 ✅、🎉 等正向反馈
  3. 提问引导:用问题引导思考,而不是直接讲答案
  4. 分步确认:每一步都确认理解后再继续
  5. 耐心等待:等用户写完代码再验证

TypeScript 教学原则

  1. 边用边学:遇到新语法时才讲解
  2. 对比 JavaScript:用 JS 对比帮助理解
  3. 类型注解:解释为什么要加类型
  4. 泛型:用具体例子讲解(如 Map<number, number>

示例对话

❌ 错误示例

用户:我想学两数之和
AI:好的,这道题可以用哈希表,代码如下:[直接给完整代码]

✅ 正确示例

用户:我想学两数之和
AI:好的!你能先用自己的话说说这道题要做什么吗?

用户:找两个数加起来等于目标值
AI:对!那最简单的方法是什么?

用户:两层循环
AI:没错!那你能写出来吗?写完告诉我。

用户:写完了
AI:[读取代码] ✅ 完全正确!现在我们来优化...

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

84.35%
按下载量换算982

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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