dsh-algo-trainer
算法学习训练台 — DeepSeek Harness 插件。
将 icpc-workbench 的核心训练能力（刷题同步、弱项分析、今日推荐、训练计划、间隔复习、模板库、赛事中心、打卡）封装为 dsh agent 工具，让 AI agent 能直接帮选手完成训练全流程。
设计方案
不搬 Express/SQLite——用 dsh 原生服务重建数据层与适配层：
| 层 | 原项目 | 本插件 |
|---|
| 数据持久化 | SQLite (node:sqlite) | JSON 文件（node:fs 落盘到 DSH_HOME/.icpc-data/） |
| 网络请求 | Node fetch | 全局 fetch（Host 进程内可用） |
| 适配范围 | CF + AtCoder + 洛谷 + 牛客 | CF + AtCoder（洛谷/牛客需 Cookie/反爬，首版不支持） |
| Agent 接口 | Express REST 路由 | dsh ctx.tools.register()（13 个 icpc_ 前缀工具） |
| 前端 | React SPA | dsh Slot UI 面板（设置页引导面板） |
| 分析引擎 | 依赖 DB 的函数 | 纯函数（输入 SubmissionRow[]，无 IO 依赖） |
说明：ctx.fs（dsh fs 服务）的接口是 resolve/readText/writeText/stat 风格，
与本插件假设的 readFile/writeFile/mkdir 不兼容，且 host 侧不存在 rpc 服务。
因此数据层统一使用 node:fs（文件插件运行在 Host Node 进程中，可靠且已验证），
client 半边为静态引导面板，不做 client→host RPC。
目录结构
dsh-algo-trainer/
├── package.json # dsh 插件包定义（dsh.bundle + dsh.client）
├── tsconfig.json # host 侧 tsconfig
├── tsconfig.client.json # client 侧 tsconfig
├── cordis.patch.yml # dsh 配置补丁行
├── scripts/
│ └── wrap-client.mjs # 将 ESM client bundle 包装为 __ModuleLoader__ 格式
├── README.md
├── src/ # Host 半边
│ ├── index.ts # 插件入口：apply(ctx, config) — store 初始化 + 13 工具注册
│ ├── dsh-compat.ts # dsh 类型兼容层（Context / ToolDefinition / FsService / Config）
│ ├── types.ts # 跨模块共享类型（PlatformId / Verdict / WeaknessProfile / TodayPlan / ...）
│ ├── store/
│ │ ├── schema.ts # JSON 数据模型（ProblemRecord / SubmissionRecord / PlanRecord / ...）
│ │ └── index.ts # IcpcStore 类：内存索引 + 防抖落盘（替代 SQLite）
│ ├── adapters/
│ │ ├── types.ts # PlatformAdapter / ContestAdapter 接口
│ │ ├── codeforces.ts # CF 适配器（user.status + contest.list，knownExternalIds 增量终止）
│ │ └── atcoder.ts # AtCoder 适配器（kenkoooo API，from_second 增量，内存缓存题目资源）
│ ├── analysis/ # 纯函数分析引擎（无 DB 依赖）
│ │ ├── stats.ts # 总体统计（attempts/AC/AC率/各平台/各难度/各标签）
│ │ ├── weakness.ts # 弱项画像（标签/难度 gap 打分）
│ │ ├── trend.ts # 12 周趋势（ISO 周键，空周补 0）
│ │ ├── tags.ts # 标签净化（过滤赛事/年份/地区等噪声标签）
│ │ └── today.ts # 今日三档选题（能力值估算 + 弱项优先 + rotate 换一批）
│ ├── reviews/
│ │ └── schedule.ts # 间隔复习调度（1/3/7/14/30/60 天阶梯，hard/ok/easy 调档）
│ ├── plans/
│ │ └── planService.ts # 训练计划服务（AI 生成 + 模板降级 + JSON 解析容错）
│ ├── templates/
│ │ ├── curriculum.ts # 114 课算法模板大纲（数据文件）
│ │ └── progress.ts # 学习进度管理（todo/learning/mastered + 下一课推荐）
│ ├── tools/ # 13 个 agent 工具
│ │ ├── helpers.ts # textOutput / num / str 辅助
│ │ ├── sync.ts # icpc_sync — 同步刷题记录
│ │ ├── stats.ts # icpc_stats — 统计分析
│ │ ├── today.ts # icpc_today — 今日三档训练
│ │ ├── plans.ts # icpc_generate_plan + icpc_manage_plan
│ │ ├── reviews.ts # icpc_review — 间隔复习库
│ │ ├── templates.ts # icpc_templates — 模板库
│ │ ├── contests.ts # icpc_contests — 赛事中心
│ │ ├── checkins.ts # icpc_checkin — 日历打卡
│ │ ├── settings.ts # icpc_settings — 设置
│ │ ├── import.ts # icpc_import — 手动导入
│ │ ├── problems.ts # icpc_problems — 题目浏览
│ │ └── export.ts # icpc_export — 训练计划数据包导出
├── client/
│ └── index.ts # Client 半边：设置页引导面板（Slot UI）
└── tests/
└── analysis.test.ts # 24 个纯函数测试
安装
# 在 dsh profile 中添加
dsh plugin --profile web add dsh-algo-trainer
# 或从源码
cd dsh-algo-trainer
npm install # prepare 钩子会自动构建 lib/
配置
# cordis.patch.yml
- insert:
- id: algo-trainer
name: 'dsh-algo-trainer'
config:
dataDir: '' # 数据目录，留空则用 $DSH_HOME/.icpc-data/
ai:
enabled: false
baseURL: 'https://api.deepseek.com/v1'
apiKey: ''
model: 'deepseek-chat'
AI 配置也可运行时通过 icpc_settings 工具修改（持久化到 JSON）。
注意：icpc_settings get 返回的 apiKey / cookie 会脱敏显示。
Agent 工具（13 个）
| 工具 | 功能 |
|---|
icpc_sync | 同步 CF/AtCoder 提交记录（增量，支持 all 批量） |
icpc_stats | 统计分析：overall / weakness / trend |
icpc_today | 今日三档训练推荐（巩固/同段/挑战，弱项优先） |
icpc_generate_plan | AI 生成训练计划（无 key 降级模板） |
icpc_manage_plan | 计划管理：list/detail/checkin/uncheck/delete/import/update_task/delete_task |
icpc_review | 间隔复习库：list/add/feedback/remove |
icpc_templates | 114 课模板库：browse/next/set_status/set_content/自建/例题 |
icpc_contests | 多平台赛事（CF+AtCoder 聚合） |
icpc_checkin | 日历打卡：streak/month/date/checkin/uncheck |
icpc_settings | 设置：get/set_account/set_ai/set_adapter/set_cookies/set_reminder |
icpc_import | 手动导入刷题记录（JSON/CSV） |
icpc_problems | 浏览/搜索题目库（platform/difficulty/tag/q/bank） |
icpc_export | 导出 AI 训练计划数据包（plan_package/plan_prompt） |
Client 面板
设置页中注册「算法训练台」引导面板（settings.section），列出全部工具与使用方式。
由于文件插件没有 client→host RPC 通道（host 侧无 rpc 服务），面板为静态内容，
数据读写一律通过 icpc_* 工具在对话中完成。
侧边栏与按需激活
插件在会话头部注册 ICPC Workbench 按钮。点击后打开 Harness 右侧栏，
侧栏按“训练”和“记录与设置”分组展示现有能力。
打开侧栏不会向 Agent 注入任何 ICPC 工具或提示词。只有用户在当前会话点击
“AI 助手”或某个具体功能项后，插件才会把 icpc_* 工具注册到该会话对应的
Agent 作用域，并由 Harness 当前对话执行后续请求。其他会话不受影响。
测试
npx tsx --test tests/**/*.test.ts
32 个测试覆盖纯函数、按需工具注册、会话激活和客户端功能目录。
dsh 插件契约
name: 'dsh-algo-trainer'inject: ['tools'] — 只依赖 dsh tools 服务；fs 接口不兼容、rpc 服务不存在，故均不注入apply(ctx, config): 加载 JSON 存储（load 完成后工具才可安全读写）→ 初始化 CF/AtCoder 适配器 → 注册 13 个工具 → ctx.effect() 注册 dispose 落盘Config: 结构兼容的配置 schema（dataDir / ai）dsh.client: { platform: 'web' } — client 半边由构建后的 lib/client.mjs（__ModuleLoader__ 包装）提供
