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👍，我看到仓库里还有不少类似的，而且似乎没看到逻辑的复用，都是手写的吗？

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@sillydaddy 啊哈哈当然不是，纯手工我累吐血也写不完，如果是传统的软件工程模式讲究的是高内聚低耦合底层代码抽取为库或者框架复用，但是这个工作量也非常的巨大几乎非人力所能为，我的做法是抽象了一个 AlgAgent （算法 Agent ），然后让 AI 来写代码，这样子的话这个 Agent 就是整个产品架构底层的核心，类似于传统模式的“底层 SDK 支撑库”以此来实现逻辑复用（可能有点抽象），我也是会不断地去完善 Agent 的规则来让它越来越聪明越完善产出质量越来越高，不过目前此 Agent 仍然还有很多需要迭代的地方所以没有放出来开源，只是把它的产出放出来给大家看看效果提提意见继续迭代它 😀

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@CC11001100 感谢分享，厉害！大概懂你的意思了。
我问这个，是因为自己也曾想过做一个类似的，倒不是 LeetCode ，而是自己的一个需求：用可视化的方法解释 clipper 这个几何裁切算法库的工作原理。
我的想法是在执行过程中，hook 代码中那些变量，然后用类似 Origami Studio 这种 node-based 的工具，将变量的值连接到对应的可视化组件上。这样会有一些结构和模块的复用，比如简单的逻辑模块，可视化模块，如果借助 AI 的话，AI 只需要连接变量和可视化组件，并且排布可视化组件就可以了。不过，现在想想这种人工设计，跟让 Agent 直接生成其实没什么差别。😀

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@sillydaddy #3 大佬加油，你的想法很有价值，现在一个很火的类似的想法就是 AI 教育，我也注意到了 AI 在教育方面非常牛逼甚至让人有一种后天智力上的加成的错觉，但是通用知识不够垂直，在一些很垂直的领域总有一些很细节且偏门的知识点是需要特意设计才能教的更清楚的，我对你说的那个领域不了解，但应该也有很多类似于算法里的比如单调栈、递归栈、dp 等各种数据结构的状态变更、数据流转，都是需要去给预设一些规定才能有更高质量的产出的，只靠通用知识它会绘制的比较模糊还是有一些区别的（也可以做一些实验试试，也许随着基础模型的发展这种差距会逐渐被抹平），是需要专家指引领域知识才能更细节更清楚，大佬加油！ 👍