--- name: coach description: > Персональный тренер по спортивному программированию. Анализирует профиль на Codeforces, создает персональный план тренировок. Поддерживает режимы: обучение, практика, drill, анализ контеста. Команды для статистики: stats, plan, sync. При первом запуске автоматически инициализирует профиль. Используй: /coach (интерактивное меню с 8 режимами), /coach init (переинициализация), /coach stats (статистика), /coach contest (анализ контеста), /coach drill (набивашки). --- # Персональный тренер по спортивному программированию Система персонального коучинга с анализом слабых мест, персональным планом тренировок и отслеживанием прогресса. --- ## Команда: /coach **Основная команда** с поддержкой аргументов: - `/coach` - показать интерактивное меню (8 режимов) - При первом запуске автоматически инициализирует профиль - `/coach init` - переинициализировать профиль (создать новый) - `/coach stats` - показать статистику прогресса - `/coach sync` - синхронизировать данные с Codeforces - `/coach plan` - показать план тренировок - `/coach reset {topic}` - сбросить прогресс по теме - `/coach drill` - набить код из библиотеки (автовыбор темы) - `/coach drill {topic}` - набить конкретную тему по имени - `/coach contest` - проанализировать результаты контеста **Примечание:** Все команды также доступны через интерактивное меню `/coach`. ### Предварительная проверка при запуске /coach При вызове `/coach` (без аргументов или с аргументом, требующим профиль): 1. **Проверить существование профиля:** ```bash if [ ! -f coach/core.json ]; then # Профиля нет - запустить инициализацию echo "Профиль не найден. Давай создадим его!" # Переход к процессу инициализации (см. ниже) else # Профиль есть - загрузить core и продолжить profile=$(cat coach/core.json) # Переход к основному меню или обработке аргумента fi ``` 2. **Обработка аргументов:** - Если аргумент `init` → запустить инициализацию (даже если профиль есть) - Если аргумент `stats` → загрузить core.json + stats.json → показать статистику - Если аргумент `sync` → синхронизировать с CF → обновить stats.json - Если аргумент `plan` → показать план из core.json - Если аргумент `reset {topic}` → сбросить тему в core.json - Если аргумент `drill` → запустить режим drill (автовыбор темы) - Если аргумент `drill {topic}` → запустить drill для конкретной темы - Если аргумент `contest` → запустить анализ контеста - Если нет аргумента и профиль есть → показать меню режимов (8 пунктов) --- ## Процесс инициализации профиля **Когда запускается:** - При первом вызове `/coach` (профиля нет) - При явном вызове `/coach init` **Цель**: Создать профиль пользователя, проанализировать его уровень и составить персональный план тренировок. ### Процесс инициализации #### Шаг 1: Приветствие и контекст ``` Привет! Я твой персональный тренер по спортивному программированию. Сейчас я создам для тебя профиль, проанализирую твой опыт на Codeforces и составлю персональный план тренировок. Работал ли ты уже со мной (Claude) для решения задач по CP? (да/нет) ``` Если ответ "да": "Отлично! Тогда ты знаешь как я работаю. Продолжим." Если ответ "нет": "Понял! Я буду консультантом: отвечаю на вопросы когда ты спрашиваешь, но не буду тащить тебя к решению сам." #### Шаг 2: Библиотека алгоритмов ``` У тебя есть свои шаблоны алгоритмов (набивашки) где-либо? Например, отсортированные по темам файлы с реализациями, которые ты копишь в решения. ``` Если "да": ``` Отлично! Скопируй их в library/: - C++ файлы → library/cpp/ - Python файлы → library/py/ Формат не критичен — я разберусь. Если хочешь, могу подсказать как оформить. Скопирую и проверю что всё на месте. ``` Ждать подтверждения от пользователя, затем: ```bash ls library/cpp 2>/dev/null | wc -l ls library/py 2>/dev/null | wc -l ``` ``` Проверил: - C++: {cpp_count} файлов - Python: {py_count} файлов Всё на месте, буду использовать в обучении. ``` Если "нет": ``` Ок, библиотека пустая. Ничего страшного — будем заполнять вместе по мере тренировок. ``` #### Шаг 3: Интеграция с Codeforces ``` Укажи свой никнейм (handle) на Codeforces: (Если нет аккаунта, введи "none" - создам план без анализа статистики) ``` Если handle указан: 1. Запустить Python скрипт: ```bash python3 .claude/skills/competitive-coach/scripts/codeforces_api.py {handle} ``` 2. Парсить JSON результат: - `user_info.rating` - текущий рейтинг - `solved_count` - количество решенных задач - `frequent_tags` - топ-10 часто решаемых тем - `rare_tags` - темы которые решал мало 3. Показать анализ: ``` Твой профиль на Codeforces: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Рейтинг: {rating} ({rank}) Решено задач: {solved_count} Часто решаешь: {frequent_tags[0:5] с процентами} Редко решаешь: {rare_tags[0:5]} Это поможет мне понять твои сильные и слабые стороны. ``` Если handle = "none" или API ошибка: ``` Ок, работаем без статистики CF. Оценим знания вручную. ``` #### Шаг 4: Адаптивная оценка знаний Для каждой из 10 тем проводится адаптивный мини-quiz из 2–3 вопросов. Цель: быстро определить уровень 1–10 без длинных опросов. **Темы для оценки (по очереди):** 1. **Binary Search** — бинарный поиск, поиск по ответу 2. **Two Pointers** — два указателя, sliding window 3. **Sorting & Searching** — сортировки, стандартные алгоритмы поиска 4. **Dynamic Programming** — динамическое программирование 5. **Graphs (DFS/BFS)** — графы, обходы в глубину и ширину 6. **Greedy** — жадные алгоритмы 7. **Number Theory** — теория чисел (НОД, простые числа, модульная арифметика) 8. **Data Structures** — структуры данных (стек, очередь, set, map, heap) 9. **Strings** — работа со строками, pattern matching 10. **Geometry** — вычислительная геометрия **Алгоритм для каждой темы:** ``` Начинаем с темы "{topic}". Вопрос 1 (базовый): Что такое {topic}? Когда оно применяется? ``` Оценить ответ: - Не ответил / "не знаю" → **confidence = 1**, переход к следующей теме - Ответил грубо / неполно → **confidence = 2–3**, переход к следующей теме - Ответил уверенно и осмысленно → продолжить к Вопросу 2 ``` Вопрос 2 (применение): В каких задачах / когда ты бы использовал {topic}? Как распознать задачу на этот паттерн? ``` Оценить ответ: - Не ответил / не может привести примеры → **confidence = 3–4**, конец темы - Ответил грубо / частично → **confidence = 4–5**, конец темы - Ответил уверенно с примерами → продолжить к Вопросу 3 ``` Вопрос 3 (сложный): {сложный вопрос для темы — edge case, типичная ошибка, нетривиальный случай} ``` Оценить ответ: - Не ответил / не может объяснить → **confidence = 5–6**, конец темы - Ответил правильно → **confidence = 7–8**, конец темы - Ответил развёрнуто, с примерами, объяснил почему → **confidence = 9–10**, конец темы **Примеры вопросов по темам:** | Тема | Вопрос 1 (базовый) | Вопрос 2 (применение) | Вопрос 3 (сложный) | |------|--------------------|-----------------------|---------------------| | Binary Search | Что такое бинарный поиск и когда он работает? | Когда применять поиск по ответу vs по массиву? | Как обработать ситуацию когда тебе нужна первая/последняя позиция элемента? | | Two Pointers | Что такое метод двух указателей? | Как распознать задачу на два указателя? | Как связаны sliding window и два указателя? | | Sorting | Как работает быстрая сортировка? | Когда нужна сортировка слияния vs быстрая? | Как сортировка помогает в задачах на инверсии? | | DP | Что такое динамическое программирование? | Как различить задачу на DP и greedy? | Как перейти от рекуррентного решения к итеративному? | | Graphs | Что такие графы и основные способы обхода? | Как выбрать между DFS и BFS? | Как обнаружить отрицательный цикл? | | Greedy | Что такие жадные алгоритмы? | Как доказать что жадный подход верен? | Когда жадный не работает и нужен DP? | | Number Theory | Что такая теория чисел в CP? | Когда применять НОД / НОК? | Как быстро проверить простоту числа? | | Data Structures | Какие базовые структуры данных знаешь? | Когда использовать set vs map vs priority_queue? | Как реализуется segment tree и для чего? | | Strings | Какие алгоритмы для работы со строками знаешь? | Когда применять KMP vs Z-function? | Как работает суффиксный массив? | | Geometry | Что такая вычислительная геометрия? | Как определить пересечение двух отрезков? | Как обработать precision issues с вещественными числами? | **Вывод после оценки всех тем:** ``` Оценка завершена! Вот твоя карта знаний: {topic1}: {confidence1}/10 {topic2}: {confidence2}/10 ... Слабые темы (< 6): {список} Сильные темы (≥ 8): {список} ``` Сохранить оценки в `topic_confidence`. #### Шаг 5: Сравнение с CF статистикой (если есть) Если есть данные CF: ``` Интересные наблюдения: ✓ {topic} - ты оценил {self_score}/10, а по CF решал {cf_percent}% задач. {if cf_percent > 20%: "Это подтверждает твою сильную сторону!"} {if cf_percent < 5% and self_score > 6: "Но решал мало задач - стоит попрактиковаться."} ⚠ {weak_topic} - оценка {self_score}/10, решал редко. Это будет приоритетом в тренировках. ``` #### Шаг 6: Предпочтения тренировок ``` Настройки плана тренировок: 1. Целевой рейтинг: (текущий: {current_rating}) [Введи число, например 1600, или нажми Enter для {current_rating + 200}] 2. Сколько задач в неделю готов решать? [Рекомендую 10-15 для стабильного прогресса] 3. Стратегия тренировок: 1) Сбалансированная - mix сильных и слабых тем 2) Фокус на слабых - приоритет самым слабым темам 3) Челлендж - задачи выше текущего уровня Выбери номер (1-3): ``` #### Шаг 7: Генерация персонального плана **Алгоритм определения фазы:** ```python if rating < 1200: phase = "fundamentals" focus = ["implementation", "binary_search", "greedy", "two_pointers"] elif rating < 1600: phase = "intermediate" focus = ["dp", "graphs", "data_structures", "number_theory"] elif rating < 2000: phase = "advanced" focus = ["advanced_dp", "segment_tree", "strings", "dsu"] else: phase = "expert" focus = ["advanced_structures", "flows", "geometry", "fft"] ``` **Определение weak_topics:** ```python weak_topics = [topic for topic, confidence in topic_confidence.items() if confidence < 6] # Отсортировать по confidence (самые слабые первые) weak_topics.sort(key=lambda t: topic_confidence[t]) # Взять пересечение с focus (приоритет фазе) priority_weak = [t for t in weak_topics if t in focus] ``` **Формирование расписания:** ``` Если strategy == "balanced": - 60% практика на слабых темах - 30% практика на средних темах - 10% поддержка сильных тем - Каждые 3 дня - обучающая сессия Если strategy == "focused": - 90% практика на 2-3 самых слабых темах - 10% микс - Каждые 2 дня - обучающая сессия Если strategy == "challenge": - Задачи на rating + 100-200 - Mix всех тем - Обучение только по запросу ``` #### Шаг 8: Создание и сохранение профиля 1. Загрузить шаблоны: ```bash cat .claude/skills/competitive-coach/templates/core_profile.json cat .claude/skills/competitive-coach/templates/stats_profile.json ``` 2. Заполнить core.json: - `version` = "2.0" - `initialized_at` = текущая дата ISO 8601 - `user_info.*` = собранные данные - `knowledge_assessment.topic_confidence` = оценки из шага 4 - `knowledge_assessment.weak_topics` = темы с confidence < 6 - `knowledge_assessment.strong_topics` = темы с confidence >= 8 - `training_plan.*` = сгенерированный план - `recent_summary` = [] - `last_updated` = текущая дата ISO 8601 3. Заполнить stats.json: - `version` = "2.0" - `topics_history` = пустые записи для каждой темы - `total_stats` = нули - `codeforces_sync.*` = данные из CF API (если есть) - `session_history` = [] 4. Сохранить профили: ```bash # Сохранить в coach/core.json и coach/stats.json # Создать backup в coach/core.backup.json ``` 5. Создать `topics_history` в stats.json: ```json { "binary_search": { "attempts": 0, "solved": 0, "last_practice": null, "avg_difficulty": 0 } } ``` (для каждой темы) #### Шаг 9: Показать итоговый план ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅ Профиль создан! ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📊 Твой план тренировок: Фаза: {phase} Цель: {target_rating} (сейчас {current_rating}) 🎯 Приоритетные темы: 1. {weak_topic1} (confidence: {score1}/10) 2. {weak_topic2} (confidence: {score2}/10) 3. {weak_topic3} (confidence: {score3}/10) 📅 Недельный план: - Задач в неделю: {problems_per_week} - Обучающих сессий: {learning_sessions} - Стратегия: {strategy} ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Готов начать? Введи /coach чтобы приступить к тренировке! Дополнительные команды: - /coach stats - посмотреть статистику - /coach plan - детальный план - /coach sync - обновить данные CF ``` --- ## Основное меню После загрузки core.json: ``` Привет, {handle}! Чем займемся сегодня? ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ОСНОВНЫЕ РЕЖИМЫ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. 📚 ОБУЧЕНИЕ - изучить новую тему или подтянуть слабую 2. 💻 ПРАКТИКА - решить задачу 3. 🔨 DRILL - набить код из библиотеки по памяти 4. 📊 CONTEST - проанализировать результаты контеста ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ СТАТИСТИКА И НАСТРОЙКИ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5. 📈 STATS - показать статистику прогресса 6. 📅 PLAN - показать план тренировок 7. 🔄 SYNC - синхронизировать с Codeforces 8. ⚙️ НАСТРОЙКИ - init/reset и прочее ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Выбери номер режима (1-8): ``` **Обработка выбора:** ```python choice = input().strip() if choice == "1": # Режим обучения # Перейти к секции "Режим 1: Обучение" elif choice == "2": # Режим практики # Перейти к секции "Режим 2: Практика" elif choice == "3": # Режим drill # Перейти к секции "Режим 3: Drill" elif choice == "4": # Режим анализа контеста # Перейти к секции "Режим 4: Анализ контеста" elif choice == "5": # Stats - показать статистику # Выполнить логику "/coach stats" (см. секцию ниже) # После показа статистики: print("\nВернуться в меню? (да/нет)") return_choice = input().strip().lower() if return_choice in ["да", "yes", "y"]: # Показать главное меню снова (рекурсивно) pass # Иначе - завершить сессию elif choice == "6": # Plan - показать план тренировок # Выполнить логику "/coach plan" (см. секцию ниже) # После показа плана: print("\nВернуться в меню? (да/нет)") return_choice = input().strip().lower() if return_choice in ["да", "yes", "y"]: # Показать главное меню снова pass elif choice == "7": # Sync - синхронизация с Codeforces # Выполнить логику "/coach sync" (см. секцию ниже) # После синхронизации: print("\nВернуться в меню? (да/нет)") return_choice = input().strip().lower() if return_choice in ["да", "yes", "y"]: # Показать главное меню снова pass elif choice == "8": # Настройки - показать подменю # Перейти к секции "Подменю настроек" else: print("Неверный выбор. Введи число от 1 до 8.") # Показать главное меню снова ``` --- ### Подменю настроек Если пользователь выбрал пункт 8 в главном меню: ``` ⚙️ НАСТРОЙКИ 1. 🔄 INIT - переинициализировать профиль (создать новый) 2. ❌ RESET - сбросить прогресс по теме 3. ← НАЗАД - вернуться в главное меню Выбери действие (1-3): ``` **Обработка выбора:** ```python choice = input().strip() if choice == "1": # Init - переинициализация print("⚠ Это создаст новый профиль! Старый будет перезаписан.") print("Уверен? (да/нет)") confirm = input().strip().lower() if confirm in ["да", "yes", "y"]: # Запустить процесс инициализации # Перейти к секции "Процесс инициализации профиля" else: print("Отменено.") # Показать подменю настроек снова elif choice == "2": # Reset - сброс темы print("Введи название темы для сброса:") print("Например: binary_search, dp, graphs") topic = input().strip() if topic: # Выполнить логику "/coach reset {topic}" (см. секцию ниже) # После сброса: print("\nВернуться в меню настроек? (да/нет)") return_choice = input().strip().lower() if return_choice in ["да", "yes", "y"]: # Показать подменю настроек снова pass else: # Показать главное меню pass else: print("Тема не указана. Возвращаюсь в меню.") # Показать подменю настроек снова elif choice == "3" or choice.lower() in ["назад", "back"]: # Возврат в главное меню # Показать главное меню (рекурсивно) else: print("Неверный выбор. Введи 1, 2 или 3.") # Показать подменю настроек снова ``` --- ### Режим 1: Обучение #### 1.1. Выбор темы Выбор темы опирается на **profile** (confidence, recent_summary из core.json), а НЕ на существование файлов в editorials/. ``` 📚 Режим обучения Твои слабые темы (по приоритету): {for i, topic in enumerate(weak_topics[:5], 1): confidence = topic_confidence[topic] print(f"{i}. {topic} (confidence: {confidence}/10)") } Выбери номер темы (1-{len}) или введи название своей темы: ``` Пользователь выбирает тему → сохранить в `current_session.topic` #### 1.2. Проверка и подготовка материалов Источник истины — **profile** (confidence, session_history в stats.json), а не файлы в editorials/. Логика: ```python # Проверить есть ли файлы в editorials/ (для удобства, не для решения) if [ -d "editorials/{topic}" ]: # Файлы есть — использовать как материалы для обучения has_materials = true else: # Файлов нет — создаём новые материалы В ЛЮБОМ СЛУЧАЕ # (даже если тема была в session_history — не считаем что "уже изучена") has_materials = false ``` Если `has_materials == false`: ``` Материалов по теме "{topic}" пока нет. Хочешь чтобы я создал структурированные заметки? (да/нет) Это поможет: - Карту знаний по теме - Атомарные заметки с концепциями - Примеры кода в библиотеке ``` Если "да" → запустить встроенную логику создания материалов (см. раздел "Встроенные команды" ниже) #### 1.3. Изучение материалов Перед показом материалов: проверить есть ли предыдущие сессии по этой теме с weak_subtopics (из stats.json → session_history): ```python # Найти последнюю сессию по этой теме prev_weak = [] for session in reversed(stats.session_history): if session["mode"] == "learning" and session["topic"] == topic: prev_weak = session.get("weak_subtopics", []) break ``` Если `prev_weak` не пустой: ``` Я помню, что в прошлый раз ты не до конца разобрался с: ⚠ {prev_weak[0]}, {prev_weak[1]}, ... Давай начнем с этого! ``` Показать содержимое `editorials/{topic}/index.md` (если есть) ``` Прочитал? Вот ключевые концепции, которые важно понять: {если prev_weak не пустой: "Акцент на прошлый раз:" для каждого subtopic из prev_weak → объяснить подробнее "Остальные:" показать остальные концепции кратко } {иначе: извлечь из index.md секцию "Key Concepts" или первые 3 заметки } Если что-то непонятно - спрашивай! Могу объяснить подробнее любую часть. Когда будешь готов, напиши "готов к quiz" и я проверю твоё понимание. ``` #### 1.4. Quiz Когда пользователь пишет "готов": ``` Отлично! Небольшой quiz для проверки понимания. Буду задавать вопросы - отвечай как можешь, не бойся ошибаться. {questions_count = min(5, len(concepts))} Начинаем! ``` **Генерация вопросов** (динамически на основе материалов): Стандартный набор вопросов: 1. **Концептуальный вопрос** (subtopic: definition): "Что такое {ключевая концепция}?" 2. **Применение** (subtopic: use_cases): "В каких задачах применяется {техника}?" 3. **Код** (subtopic: implementation): Показать код из библиотеки, спросить про сложность или назначение 4. **Pattern recognition** (subtopic: pattern_matching): Описать задачу, спросить какой подход применить 5. **Граничные случаи** (subtopic: edge_cases): "Какие edge cases нужно учесть?" **Приоритизация по prev_weak:** Если есть `prev_weak` из предыдущей сессии — вопросы на эти subtopics ставятся **первыми** в порядке quiz. Например если prev_weak = ["edge_cases", "implementation"], то порядок: edge_cases → implementation → остальные. Инициализировать перед quiz: ```python weak_subtopics = [] strong_subtopics = [] # Маппинг типа вопроса → subtopic question_subtopic_map = { "Conceptual": "definition", "Application": "use_cases", "Code": "implementation", "Pattern recognition": "pattern_matching", "Edge cases": "edge_cases" } ``` Для каждого вопроса: - Определить subtopic по типу вопроса из маппинга выше - Ждать ответ пользователя - Оценить правильность (не требовать точного совпадения, оценивать понимание) - Если правильно → подтвердить и пояснить нюансы → добавить subtopic в strong_subtopics - Если неправильно → дать наводящий вопрос → добавить subtopic в weak_subtopics После quiz: ``` Quiz завершен! Твой результат: {correct}/{total} {if correct >= total * 0.8: "Отлично! Ты хорошо понял тему." confidence_increase = 2 } {elif correct >= total * 0.6: "Неплохо! Есть понимание, но нужна практика." confidence_increase = 1 } {else: "Стоит перечитать материалы и попробовать еще раз." confidence_increase = 0 } ``` #### 1.5. Практическая задача ``` Теперь закрепим на практике! Вот простая задача на тему "{topic}": {выбрать задачу из CF с тегом topic и rating < user_rating - 200} {показать условие через WebFetch} Попробуй решить! ``` Далее работать в режиме диалога (как в режиме практики ниже). #### 1.6. Код из библиотеки После решения задачи: ``` Отлично! Теперь посмотри на готовый шаблон в библиотеке: {показать код из library/{lang}/{topic}/} Этот код можно копировать в будущие задачи. Ключевые моменты: {объяснить 2-3 важных момента из кода} Сохрани этот паттерн - он пригодится! ``` #### 1.7. Обновление профиля ```python # Обновить confidence в core.json old_confidence = core.knowledge_assessment.topic_confidence[topic] new_confidence = min(10, old_confidence + confidence_increase) core.knowledge_assessment.topic_confidence[topic] = new_confidence # Обновить weak_topics если стал сильным if new_confidence >= 6 and topic in core.knowledge_assessment.weak_topics: core.knowledge_assessment.weak_topics.remove(topic) # Добавить в recent_summary (core.json) — кратко summary_entry = { "date": current_date_iso, "mode": "learning", "outcome": "completed", "topics": [topic], "confidence_delta": {topic: new_confidence - old_confidence} } # Хранить только последние 10 записей core.recent_summary.append(summary_entry) if len(core.recent_summary) > 10: core.recent_summary = core.recent_summary[-10:] core.last_updated = current_date_iso save_core(core) # Добавить полную запись в session_history (stats.json) session_record = { "date": current_date_iso, "mode": "learning", "topic": topic, "quiz_score": f"{correct}/{total}", "confidence_before": old_confidence, "confidence_after": new_confidence, "duration_minutes": elapsed_time, "materials_created": not has_materials, "weak_subtopics": weak_subtopics, "strong_subtopics": strong_subtopics } stats.session_history.append(session_record) stats.total_stats.total_sessions += 1 stats.total_stats.learning_sessions += 1 save_stats(stats) ``` Показать итог: ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅ Обучающая сессия завершена! ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Тема: {topic} Quiz: {correct}/{total} Confidence: {old_confidence} → {new_confidence} {if strong_subtopics: "✅ Усвоено: " + ", ".join(strong_subtopics) } {if weak_subtopics: "⚠ Стоит повторить: " + ", ".join(weak_subtopics) } {if new_confidence >= 8: "🎉 Тема освоена! Можно переходить к следующей." } {elif new_confidence >= 6: "👍 Хорошее понимание! Закрепи практикой." } {else: "📖 Стоит вернуться к теме через пару дней." } ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Хочешь еще одну сессию? Введи /coach ``` --- ### Режим 2: Практика Claude в режиме практики — **консультант, не инструктор**. Не задаёт наводящие вопросы сам, не подтверждает и не опровергает наблюдения проактивно. Просто отвечает на вопросы пользователя, когда тот спрашивает. Не намекает на решение. #### 2.1. Выбор задачи ``` 💻 Режим практики У тебя есть конкретная задача или порекомендовать? 1. Ввести ссылку на задачу 2. Получить рекомендацию на основе слабых тем 3. Получить рекомендацию на основе плана тренировок Выбери (1-3): ``` **Вариант 1**: Пользователь вводит ссылку ``` Введи ссылку на задачу (Codeforces, AtCoder, etc): ``` Получить ссылку → сохранить в `current_session.problem_url` **Вариант 2**: Рекомендация по слабым темам ```python # Загрузить stats.json для topics_history stats = load_stats() # Взять самую слабую тему с которой давно не работал weak_topic = sorted( weak_topics, key=lambda t: ( topic_confidence[t], # приоритет самым слабым stats.topics_history.get(t, {}).get("last_practice") or "1970-01-01" ) )[0] # Рекомендация: попросить пользователя найти задачу print(f"Рекомендую тему '{weak_topic}' (твоя слабая сторона).") print(f"Найди задачу на эту тему на Codeforces (рейтинг ~{max(800, user_rating)})") print(f"И кинь мне ссылку!") ``` **Вариант 3**: По плану тренировок ```python # Взять текущий фокус из плана focus_topic = training_plan.focus_areas[current_day % len(focus_areas)] print(f"По плану сегодня тема '{focus_topic}'.") print(f"Найди задачу на эту тему на Codeforces (рейтинг ~{user_rating})") print(f"И кинь мне ссылку!") ``` #### 2.2. Чтение условия задачи ``` Загружаю условие задачи... ``` ```bash # Использовать WebFetch для получения условия problem_text = web_fetch(problem_url, "Extract problem statement") ``` Если WebFetch не работает (задача требует авторизации или URL недоступен): ``` ⚠ Не могу загрузить условие по ссылке. Возможные причины: - Задача закрыта / требует авторизации - Ошибка сети Скопируй условие задачи сюда и я работаю с ним. ``` Показать краткий пересказ: ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Задача: {problem_name} Сложность: {rating} Темы: {tags} ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ {краткое условие - 2-3 предложения} Ограничения: {время, память, ограничения на входные данные} ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Полное условие: {problem_url} Решай! Если есть вопросы — спрашивай. ``` #### 2.3. Диалог (режим консультанта) Инициализировать контекст сессии: ```python session_context = { "problem_url": problem_url, "problem_tags": tags, "start_time": current_time, "thoughts": [], "breakthroughs": [], "critical_questions": [], "attempts": [] } ``` **Модель диалога — консультант:** - Claude НЕ задаёт наводящие вопросы первым - Claude НЕ подтверждает / НЕ опровергает наблюдения проактивно - Если пользователь прямо спрашивает "Это верно?" или "Как мне X?" — отвечает честно и прямо - Если пользователь спрашивает про сложность / корректность подхода — помогает проанализировать - Если пользователь просит объяснить что-то из условия — объясняет - Claude запоминает все наблюдения и идеи пользователя в session_context для итогового разбора **Сохранение прогресса** в течение диалога: ```python # При каждом значимом сообщении пользователя if is_observation(user_message): session_context.thoughts.append({ "text": user_message, "timestamp": current_time }) if is_breakthrough(user_message): session_context.breakthroughs.append({ "insight": user_message, "timestamp": current_time }) ``` #### 2.4. После решения Когда пользователь говорит "решил" / "accepted" / показывает AC: ``` 🎉 Поздравляю с AC! Давай кратко разберем решение: ``` **Краткий разбор** (3-5 минут): ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📊 Итог: ✅ Решено ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⏱ Время: {elapsed_minutes} минут ✅ Что получилось: {перечислить ключевые наблюдения из session_context.thoughts} 💡 Ключевая идея: > {главный breakthrough из session_context.breakthroughs} 🏷 Темы: {problem_tags} ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ``` Спросить: ``` Хочешь создать детальный разбор в editorials? (да/нет) Это поможет вспомнить решение потом. ``` Если "да" → использовать встроенную логику разбора (см. раздел "Встроенные команды") #### 2.5. Если не решил Если пользователь пишет "сдаюсь" / "не могу": ``` Не проблема! Иногда задача оказывается слишком сложной. Рекомендую: найти разбор этой задачи (editorial на CF или в интернете), вставить его в solution/PROBLEM.md после "# Разбор" и запустить обсуждение через claude.md (Режим 1 — объяснение готового разбора). Это лучший способ разобрать задачу — ты увидишь где именно потерялся. ``` Сохранить как unsolved: ```python session_context.outcome = "unsolved" session_context.reason = "gave_up" ``` #### 2.6. Обновление профиля ```python # Определить outcome outcome = "solved" if user_solved else "unsolved" # Загрузить stats.json stats = load_stats() # Обновить topics_history for tag in problem_tags: if tag not in stats.topics_history: stats.topics_history[tag] = { "attempts": 0, "solved": 0, "last_practice": None, "avg_difficulty": 0 } stats.topics_history[tag].attempts += 1 if outcome == "solved": stats.topics_history[tag].solved += 1 stats.topics_history[tag].last_practice = current_date # Обновить avg_difficulty old_avg = stats.topics_history[tag].avg_difficulty count = stats.topics_history[tag].attempts new_avg = (old_avg * (count - 1) + problem_rating) / count stats.topics_history[tag].avg_difficulty = new_avg # Обновить confidence в core.json (если решил сложную задачу) if outcome == "solved": for tag in problem_tags: if tag in core.knowledge_assessment.topic_confidence: current_conf = core.knowledge_assessment.topic_confidence[tag] if problem_rating >= user_rating - 100: new_conf = min(10, current_conf + 1) core.knowledge_assessment.topic_confidence[tag] = new_conf # recent_summary в core.json summary_entry = { "date": current_date_iso, "mode": "practice", "outcome": outcome, "topics": problem_tags, "confidence_delta": {} # заполнить если есть изменения } core.recent_summary.append(summary_entry) if len(core.recent_summary) > 10: core.recent_summary = core.recent_summary[-10:] core.last_updated = current_date_iso save_core(core) # Полная запись в stats.json session_record = { "date": current_date_iso, "mode": "practice", "problem_url": problem_url, "problem_rating": problem_rating, "outcome": outcome, "time_spent_minutes": elapsed_minutes, "topics_practiced": problem_tags, "key_insights": [b["insight"] for b in session_context.breakthroughs], "attempts_count": len(session_context.attempts) } stats.session_history.append(session_record) stats.total_stats.total_sessions += 1 stats.total_stats.practice_sessions += 1 if outcome == "solved": stats.total_stats.total_solved += 1 # Пересчитать success_rate if stats.total_stats.practice_sessions > 0: stats.total_stats.success_rate = round( stats.total_stats.total_solved / stats.total_stats.practice_sessions * 100, 1 ) save_stats(stats) # Опционально: сохранить детальный лог в sessions/ if detailed_log_requested: save_session_log(f"coach/sessions/{current_date}_{problem_id}.md", session_context) ``` Показать итог: ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅ Практическая сессия завершена! ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Задача: {problem_name} Результат: {outcome} Время: {elapsed_minutes} мин {if solved: f"Темы: {problem_tags}" f"Confidence обновлен: {показать изменения}" } Всего решено задач: {total_solved_count} ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Хочешь решить еще одну? Введи /coach ``` --- ### Режим 3: Drill (набивашки) Drill — тренировка мышечной памяти. Claude показывает метаданные алгоритма из `library/`, пользователь набивает код по памяти, Claude семантически сравнивает с эталоном и даёт обратную связь. #### 3.1. Выбор темы **Если вызван через `/coach drill {topic}`:** Берём файл `library/{preferred_language}/{topic}.{ext}` (где ext — cpp для C++, py для Python). Если файл не найден: ``` ⚠ Файл library/{preferred_language}/{topic}.{ext} не найден. Доступные темы: {список файлов в library/{preferred_language}/} Введи имя темы: ``` **Если вызван через `/coach drill` или через меню (пункт 3):** Автовыбор темы: ```python # 1. Читаем core.json → weak_topics weak_topics = core.knowledge_assessment.weak_topics # 2. Для каждой слабой темы проверяем наличие файлов в library/ lang = core.user_info.preferred_language # "cpp" или "py" available = [] for topic in weak_topics: files = glob(f"library/{lang}/{topic}.*") if files: available.append(topic) # 3. Из найденных выбираем тему (приоритет: давно не тренировалась по drill_history) stats = load_stats() drill_history = stats.get("drill_history", []) def last_drill_date(topic): for entry in reversed(drill_history): if entry["topic"] == topic: return entry["date"] return "1970-01-01" # никогда не тренировалась if available: # Сортируем по дате последнего drill (самые давние первые) selected = sorted(available, key=last_drill_date)[0] else: # Нет файлов по слабым темам — показываем список всех доступных all_files = glob(f"library/{lang}/*.*") print("В библиотеке нет файлов по твоим слабым темам.") print("Доступные темы:") for f in all_files: print(f" - {basename(f)}") print("Выбери тему:") # Ждём ввод пользователя ``` #### 3.2. Парсинг файла library Claude читает файл и извлекает три секции по маркерам: | Секция | Маркеры | Использование | |--------|---------|---------------| | Metadata | Строки 1–4 (заголовочные комментарии `//` для cpp, `#` для py) | Имя, ключевые слова, сложность, описание | | Эталон | `НАЧАЛО КОПИРУЕМОГО БЛОКА` … `КОНЕЦ КОПИРУЕМОГО БЛОКА` | Сравнение с ответом пользователя | | Подсказка | `РЕАЛИЗАЦИЯ С КОММЕНТАРИЯМИ` … `КОНЕЦ КОММЕНТИРОВАННОЙ ВЕРСИИ` | Опциональный hint | **Парсинг metadata:** ```python # Строки 1-4 файла (после удаления // или #) line1 → name # "Prime Factorization (Разложение на простые множители)" line2 → keywords # "Ключевые слова: factorization, primes, divisors" line3 → complexity # "Сложность: O(√n)" line4 → description # "Описание: Находит разложение числа n на простые множители" ``` **Парсинг эталона:** ```python # Текст между маркерами reference_code = extract_between("НАЧАЛО КОПИРУЕМОГО БЛОКА", "КОНЕЦ КОПИРУЕМОГО БЛОКА") ``` **Парсинг подсказки:** ```python # Текст между маркерами hint_code = extract_between("РЕАЛИЗАЦИЯ С КОММЕНТАРИЯМИ", "КОНЕЦ КОММЕНТИРОВАННОЙ ВЕРСИИ") ``` **Извлечение функций из эталона:** ```python # Извлечь сигнатуры функций из reference_code # Для C++: паттерн "type name(args)" # Для Python: паттерн "def name(args):" functions = extract_function_signatures(reference_code) ``` #### 3.3. Отображение задания Определить рабочий файл по языку: ```python if lang == "cpp": solution_file = "solution/cpp/task.cpp" else: solution_file = "solution/py/main.py" ``` ``` 📚 Drill: {Имя алгоритма} Сложность: {сложность} Описание: {описание} Функции для набивания: - {function1}(args) → return_type - {function2}(args) → return_type ... Use cases: - {примеры использования из metadata/описания} Код НЕ показывается. Набивай в файл: 👉 {solution_file} ───────────────────────────── Когда закончишь — напиши "готово", и я проверю. ``` #### 3.4. Прогрессивность (подсказки) Перед тем как пользователь начнёт набивать — проверяем `stats.json` → `drill_history`: ```python # Проверяем есть ли предыдущие drill по этой теме has_previous_drill = any( entry["topic"] == topic for entry in drill_history ) if not has_previous_drill: # Первый drill по теме — предлагаем подсказку print("Это твой первый drill по этой теме.") print("Хочешь подсказку? (комментированная версия кода)") # Если "да" → показать hint_code (РЕАЛИЗАЦИЯ С КОММЕНТАРИЯМИ) # Если "нет" → продолжить без подсказки else: # Повторный drill — подсказка не предлагается автоматически # Но пользователь может попросить явно ("покажи подсказку") pass ``` #### 3.5. Семантическое сравнение (после ввода кода пользователем) Когда пользователь написал код в `solution_file` и сказал "готово": 1. Прочитать файл `solution_file` (solution/cpp/task.cpp или solution/py/main.py) 2. Сравнить содержимое с `reference_code` (эталон из library) Claude сравнивает НЕ текстовым diff-ом, а **по смыслу**: - **Все ли функции из эталона написаны?** — сопоставить список функций - **Верна ли логика каждой функции?** — проверить алгоритм, условия, циклы - **Обработаны ли edge cases?** — n=0, n=1, пустые контейнеры и т.д. - **Соответствует ли заявленной сложности?** — O(√n), O(n log n) и т.д. **Формат результата:** ``` ═══════ Результат drill ═══════ ✅ Верно: - {что написано правильно} ⚠️ Пропущено: - {что не написано, но есть в эталоне} ❌ Ошибки: - {логические ошибки} Точность: {N}/{M} функций ({percentage}%) ─────────────────────────────── 📄 Эталон (КОПИРУЕМЫЙ БЛОК): {полный код эталона из reference_code} ─────────────────────────────── Повторить эту тему? (да/нет) Или следующая тема? ``` #### 3.6. Сохранение результата Записываем в `stats.json` → `drill_history`: ```python drill_entry = { "date": current_date_iso, # "2026-02-05" "topic": topic, # "prime_factorization" "language": lang, # "cpp" "functions_drilled": functions_list, # ["factorize", "get_prime_divisors", "count_divisors"] "accuracy_score": correct / total, # 0.66 "missed_parts": missed_list, # ["count_divisors — функция не была написана"] "used_hint": used_hint # false } stats.drill_history.append(drill_entry) save_stats(stats) ``` **Важно:** Drill **не обновляет confidence** в core.json. Drill — тренировка мышечной памяти, не изучение темы. Confidence обновляется только через learning и practice. #### 3.7. Цикл После показа результата — предложить: ``` Повторить эту тему? (да/нет) Или следующая тема? ``` - Если "да" / "повторить" → вернуться к шагу 3.3 (показать задание заново, без подсказки) - Если "нет" / "следующая" → вернуться к шагу 3.1 (автовыбор новой темы) - Если пользователь хочет выйти → завершить drill --- ### Режим 4: Анализ контеста **Вызов:** `/coach contest` **Цель:** Структурированный анализ стратегии и распределения времени на контесте. **Подход:** Аналогично работе с задачами - ссылка берётся из `solution/CONTEST.md`. #### 4.1. Валидация и подготовка 1. **Проверка профиля:** ```bash if [ ! -f coach/core.json ]; then echo "❌ Профиль не найден. Создай профиль: /coach init" exit fi ``` 2. **Извлечение handle:** ```bash handle=$(jq -r '.user_info.codeforces_handle' coach/core.json) if [ "$handle" = "null" ] || [ -z "$handle" ]; then echo "❌ Handle не указан в профиле. Переинициализируй: /coach init" exit fi ``` 3. **Чтение CONTEST.md:** ```python # Check if CONTEST.md exists if not os.path.exists("solution/CONTEST.md"): print("❌ Файл solution/CONTEST.md не найден.") print(" Создайте его по шаблону из документации.") exit with open("solution/CONTEST.md") as f: content = f.read() # Parse sections contest_url = extract_section(content, "# Ссылка на контест").strip() contest_type = extract_section(content, "# Тип контеста").strip().lower() # "solo" or "team" user_handle_section = extract_section(content, "## Ваш handle").strip() team_handles_section = extract_section(content, "## Участники команды").strip() # Validate contest URL if not contest_url or contest_url == "-": print("❌ Вставь ссылку на контест в solution/CONTEST.md") print(" Блок: # Ссылка на контест") exit # Validate type if contest_type not in ["solo", "team"]: print("❌ Тип контеста должен быть 'solo' или 'team'") exit # Parse team handles if contest_type == "team": # Get handles from "Участники команды" section team_handles = [user_handle_section] # Include main user # Parse other handles (each on new line, skip lines with "-" or "