SkillSub Pro 是一个 Python 题解生成与代码注释的双功能合体技能,专为学生、算法学习者和开发者设计。
✅ 一个技能,两种用途: - 📝 题解模式:输入题目/题号,自动生成完整 Python 题解(含详细注释、解题思路、复杂度分析) - 💬 注释模式:输入 Python 代码,自动添加详细中文注释(函数 docstring、参数说明、返回值、关键逻辑)
✅ 智能识别:自动检测输入类型(题目描述 vs Python 代码),无需手动切换功能
输入:题目编号、题目描述、或问题描述
输出:完整 Python 题解 + 详细注释 + 解题思路 + 复杂度分析
示例:
用户:LeetCode 1 两数之和
助手:
## 解题思路
使用哈希表存储已遍历的元素...
## 完整代码
```python
def two_sum(nums, target):
"""
找出数组中和为 target 的两个数的索引
...
"""
# 哈希表:存储数值 -> 索引的映射
...
---
### 模式 2:代码注释
**输入**:现有 Python 代码
**输出**:添加详细中文注释后的完整代码
**示例**:
用户:
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
助手:[自动识别为注释模式,添加详细注释]
---
## 核心特性
✅ **自动识别输入类型**,智能切换模式
✅ **题解模式**:生成完整可运行代码 + 详细注释 + 思路分析
✅ **注释模式**:为现有代码添加规范的中文注释(PEP 257)
✅ **一键使用**,无需手动切换功能
✅ **多解法支持**(暴力法、优化法对比)
✅ **算法模板库**(`references/common_algorithms.md`)
✅ **代码验证脚本**(`scripts/validate_code.py`)
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## 适用场景
| 场景 | 使用模式 | 示例 |
|------|---------|------|
| 学生作业 | 题解模式 | "Python 实现二分查找" |
| LeetCode 刷题 | 题解模式 | "LeetCode 146 LRU Cache" |
| 代码审查 | 注释模式 | [粘贴需要理解的代码] |
| 算法学习 | 题解模式 | "讲解动态规划解 0-1 背包" |
| 教学演示 | 题解模式 | "用 Python 实现决策树" |
| 面试准备 | 题解模式 | "反转链表的三种方法" |
| 代码重构 | 注释模式 | [粘贴旧代码请求加注释] |
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## 安装方法
### 方法 1:从 SkillHub 安装(推荐)
```bash
skillhub install skillsub-pro
skillhub install /path/to/skillsub-pro.skill
def, class, import, = 等语法)``python,代码:,code:`)7w4.net小葱技能站收录全网优质技能,值得收藏。
用户:LeetCode 1 两数之和
助手:
## 解题思路
使用哈希表存储已遍历的元素...
## 完整代码
[带详细注释的完整代码]
## 复杂度分析
- 时间:O(n)
- 空间:O(n)
用户:
```python
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
助手:[为这段代码添加详细中文注释,解释快速排序的分治思想和分区过程]
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## 技能优势
相比单一功能技能或基础版本:
✅ **双功能合体** - 一个技能解决两类需求(题解 + 注释)
✅ **自动识别** - 无需手动切换,智能判断输入类型
✅ **注释详细** - 符合教学要求,适合作业提交和代码审查
✅ **代码规范** - 遵循 PEP 8 和 PEP 257,专业可靠
✅ **思路清晰** - 不仅给代码,还解释算法思想
✅ **多解法支持** - 提供暴力法和优化法,标注推荐
✅ **测试友好** - 可选生成测试用例,方便验证
✅ **算法模板** - 内置常见算法模板,参考规范实现
✅ **代码验证** - 提供验证脚本,确保生成代码质量
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## 内置资源
### 1. 脚本工具
- **`scripts/validate_code.py`**:验证生成代码的语法和规范性
```bash
python scripts/validate_code.py solution.py
```
### 2. 参考文档
- **`references/common_algorithms.md`**:常见算法模板库
- 排序算法(快速排序、归并排序)
- 查找算法(二分查找)
- 动态规划(0-1 背包、LCS)
- 贪心算法(活动选择)
- 回溯算法(N 皇后)
- 图算法(Dijkstra)
- 数据结构(二叉树、LRU Cache)
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## 进阶技巧
### 1. 请求特定解法
- "用动态规划解这道题"
- "提供暴力法和优化法两种解法"
### 2. 请求特定注释风格
- "按照 Google 风格加注释"
- "注释详细一些,我是初学者"
### 3. 结合两种模式
- 先生成题解 → 再请求为生成的代码加更详细注释
- 先注释现有代码 → 再请求优化并提供更优解法
### 4. 批量处理
- 提供一个文件多个函数 → 批量添加注释
- 提供多个题目 → 逐个生成题解
### 5. 使用验证脚本
- 生成代码后 → 运行 `python scripts/validate_code.py` 验证
- 确保生成的代码语法正确且符合规范
### 6. 参考算法模板
- 生成算法题解前 → 先阅读 `references/common_algorithms.md`
- 参考标准实现和复杂度分析
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## Windows 用户注意事项
如果遇到 **UnicodeEncodeError**(中文编码错误),请设置环境变量:
```powershell
$env:PYTHONUTF8=1
或在代码中添加:
import sys
import io
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')
scripts/validate_code.pyreferences/common_algorithms.md✅ 增加"Windows 用户注意事项"
v2.0 (Pro) - 2026-05-17
✅ 增加适用场景表格
v1.0 (基础版) - 2026-05-17
作者:QClaw
最后更新:2026-05-17
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MIT License(详见 LICENSE 文件)
这个 Skill 的创意和文档都还不错,功能设计有想法,自动识别输入的设计很贴心。但实际上它只是个"空壳"——说的很多功能实现不了,因为引用的脚本和参考文件都不存在。文档写得很详细,但实际能用的东西很少,质量只能算中等偏下,想用高级功能的话还得等作者把缺失的部分补上。