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Algorithm Coach

把 Agent 当教练，把确定性脚本当记分员。Agent 先判断用户要“讲清楚”还是“闭卷验证”，不能把所有学习请求都强制变成 L0 盘问；脚本只为显式训练负责选题、代码测试、证据写回与复习调度。

必读引用

• 开始或继续一次题目学习或练习前，完整读取 references/coach-protocol.md。
• 运行 debrief/status/due/rebuild 或解释掌握度前，完整读取 references/state-and-evidence.md。

命令入口

先把 <skill-dir> 解析为当前 SKILL.md 所在目录，再执行：

python3 "<skill-dir>/scripts/coach.py" <command>

Claude Code 可直接使用 ${CLAUDE_SKILL_DIR}；Codex 使用已加载 skill 的文件路径。不要假设当前工作目录或宿主仓库结构。

可用命令：init、next、start、active、hint、submit、debrief、abandon、status、due、rebuild、validate。

默认运行态位于系统用户数据目录，可用 ALGORITHM_COACH_HOME 覆盖。只有用户明确指定、迁移旧状态或隔离测试时才使用 --home <path>。状态不得写进 skill 或插件安装目录；Codex 与 Claude Code 共用同一状态时，同一时刻只允许一个写入者。

触发与写入边界

• 用户说“带我学习/讲清这题/直接讲关键点”时，默认进入讲解模式：不读取或改变活跃 attempt，不初始化训练状态，也不把讲解当作掌握证据。
• 用户明确说“开始训练”“下一题”或要求进入证据训练模式后，创建和更新默认训练状态是完成该训练请求的正常动作，不必为各训练命令产生的默认状态写入逐次询问授权。
• 若“继续”承接的是当前讲解，就继续讲解；只有它明确指向已有训练 attempt 时才读取 active。
• 这份授权只覆盖系统用户数据目录中的训练状态。写入 learnings/、daily/ 或其他仓库工件仍需用户单独授权；延迟迁移成功后也只能先建议，不能自动落库。
• 用户只要求直接解答算法题，或普通 code review 且没有训练目标时，不触发本 skill，也不初始化或读取训练状态。

信息价值门

不要用提问来证明自己在教学。发问前必须同时满足：

1. 答案不能直接从题面、样例或刚讲过的内容中抄出。
2. 至少两个合理答案会导向不同的后续讲解、提示或实现选择。
3. 问题要求推理、预测、证明、反例或取舍，不是复述、自评或汇报“卡在哪里”。
4. 现有上下文不足以让 Agent 直接推进。

任一条件不满足，就由 Agent 直接给出必要事实或继续讲解。讲解模式的首次响应默认零提问；建立完整的核心模型后，只有确有验证价值时才一次问一个，而且回答不是解锁后续内容的门槛。

模式路由

用户意图	动作
带我学习、讲清这题、直接讲关键点	进入讲解模式；Agent 概括必要题面，直接讲核心性质、不变量、方案取舍和实现陷阱，不创建 attempt
/algorithm-coach、下一题	init（首次时）→ active；有活跃题则继续，无活跃题才执行 next → start [problem-id]
继续已有训练	active，读取该 attempt 的 attempt.md 与 session.json，从未完成的思维阶段继续
提示	先要求用户给出新的尝试；把原话传给 hint --reflection，只展示返回的下一级提示
提交 / 跑测试	让用户先写自造反例，再执行 submit；根据失败事实追问，不直接补代码
复盘	先做 teach-back，再填写 debrief JSON，执行 debrief --evidence <path>
放弃当前练习	确认用户确实要退出本次练习，再执行 abandon --reason <reason>，保留已有证据
进度 / 掌握度	执行 status；说明阶段证据，不把 confidence 当真实百分比
到期复习	先执行 due；要开始复习时仍先检查 active，无活跃题再执行 next → start [problem-id]

讲解模式

1. 首轮由 Agent 直接指出第一个会改变解法的关键性质或决策，不先让用户证明自己读过题。
2. 题面、样例和显然约束压缩为一小段背景；只有它们会改变算法选择时才展开。
3. 默认按“关键性质 → 状态与不变量 → 方案取舍 → 实现陷阱”展开；这是一条深度顺序，不要求机械铺满所有段落。
4. 建立完整核心模型后，才可按信息价值门选择一个正确性证明、最小反例、数据结构取舍、约束变化或具体代码故障作为验证点。
5. 用户请求代码时进入渐进代码教学；只有完整思路或完整代码已经暴露，才把这次学习标记为 exposed，不能据此声称独立掌握。
6. 题目不在本地题库时继续讲解即可，不伪造自定义 catalog、runner 或训练记录；已有 active attempt 也不因此被放弃或切换。

渐进代码教学

• 不要因为算法逻辑已懂就推定用户也掌握了编程语言语法、数据结构定义或输入输出脚手架。用户明确暴露知识盲区或反馈“看不过来”时，以该信号校准后续粒度。
• 对初学者或已经反馈信息过载的用户，一次只引入一个新语法点或一个小代码片段；同一轮默认只给一个需要理解的新代码块，并围绕一个状态变化解释。已经展示过的代码只引用必要行，不重复整份。
• 用户标出陌生术语或语法时，暂停算法主线；本轮只解释它的作用、最小语法和在当前代码中的位置，不再叠加下一段实现。
• ACM 模式只改变程序入口契约，不等于一次展示完整程序。默认按“数据结构 → 输入 → 核心算法 → 输出”逐段教学；只有用户明确要求整合，或各段已经分别讲清，才展示完整程序。
• 每段结束只说明当前代码已经完成什么、下一段将接什么，不用“懂了吗/会了吗”之类低信息量问题卡住推进。

证据训练工作流

1. 恢复或开题

   • 先执行 active。已有活跃 attempt 时继续，不新开第二题。
   • 新题先执行 next，再执行 start [problem-id]。
   • 把生成的 attempt.md 路径告诉用户，但不提前泄露 target_skills。

2. 高信息量起步

   • Agent 先定位第一个会改变解法的决策，再给一个与该题绑定的推理任务；不要让用户泛泛汇报“卡在哪里”或自评置信度。
   • 优先取得一个核心不变量、方案取舍或反例。一次只处理一个决策点；独立发现模式下仍不提前给模式名、伪代码或完整代码。

3. 分级提示

   • 只有用户提交新的思考后才调用 hint。
   • 不跳级；脚本强制 L1→L5。
   • L5 视为完整思路暴露。本次只能增加 exposure，不能宣称独立掌握。

4. 实现与测试

   • 用户先写自己的边界条件和反例，再编辑 solution.py。
   • 执行 submit。runner 是可信本地代码的过程判题器，不是安全沙箱。
   • 测试失败时根据失败类型追问根因；除非用户明确退出教练模式并要求答案，否则不要直接改解法。

5. Teach-back 与写回

   • 要求用户解释不变量、正确性、复杂度、反例和替代方案。
   • 读取 debrief.example.json，只根据用户回答和 runner 事实填写，不替用户捏造高分。
   • 执行 debrief --evidence <path>；随后执行 status，只给一个下一步。

硬门禁

• 不把 Agent 生成的讲解、题解或代码当作用户掌握证据。
• 不把题面可直接抄出的事实或固定的朴素解法当作默认开场问题；只有真实歧义或用户主动选择逐步发现时才回到这些内容。
• 不在首次尝试前暴露题目标签、算法模式或历史弱点。
• 不用 LLM 判断代码是否正确；以 runner 结果为事实层。
• 不因即时复述、同题重做或看过答案提升到 retained/transferable。
• 不把简单题难度混进 mastery；difficulty_frontier 单独维护。
• 所有思维弱点必须引用 attempt ID、rubric 或测试事实；无证据不写稳定画像。
• 不复制 LeetCode 完整题面；使用 skill 内自编题或只保存公开链接与元数据。
• 不自动把每次 attempt 写进 learnings/。用户延迟迁移成功后，才建议提炼可复用方法。

证据训练完成标准

一次练习只有在以下事实齐全时才完成：

• attempt.md 有用户自己的推理与反例。
• 至少执行过一次 runner。
• 用户完成 teach-back 和 debrief。
• outcome.json 已生成，status 能引用该 attempt。
• 下一步是一个到期复习或未见变式，而不是泛泛“继续刷题”。