Algo Sensei DSA 导师
面向 Claude 的 LeetCode 与数据结构算法导师：不直接给答案，而是通过渐进提示和模式识别训练，教你像资深工程师一样思考。
纯提示词技能，不执行代码、无外部调用、无敏感数据访问，权限最小化天然满足；伦理条款明确（不直接给答案）。扣分点：发布者未经验证，且被引用的 modes/ 文件未在本次评审范围内展示，无法确认后续文件无越权指令。
SKILL.md 结构自洽，模式检测规则清晰，失败路径少（纯对话技能）。但依赖 modes/*.md、templates、docs 等文件，若未随技能安装则功能降级（README 也承认 SKILL.md 单独使用'没有详细模式指令'）；无测试、无错误处理说明，静态评审上限为 10，不再上调。
目标场景明确（LeetCode/DSA 学习者），触发条件按模式逐条列出，语义触发精度较好；多语言编程语言支持明确。扣分点：未声明能力边界与非适用范围；纯英文文档，未见中文支持；核心体验依赖 Claude Code/Claude.ai，对中国大陆网络的可达性存在不确定性。
文档分层良好（README/SKILL/modes/templates），有 MIT 许可证、贡献指南、FAQ、路线图与已知限制说明（如 quick setup 功能缩减）。扣分点：无版本号或变更日志，维护责任与更新路径仅笼统指向 GitHub，scripts 目录为空占位。
核心价值主张（渐进提示、苏格拉底式教学、模式识别）设计合理且高于直接索要答案的替代方案；输出为对话形式可直接使用。扣分点：静态评审无执行证据，宣称的'智能模式检测'与'5级提示'实际效果无法验证，效率对比（如 vs LeetCode Premium）仅为营销性陈述。
仅有一致性较强的第一方文档和安装说明作为可审计材料；无测试套件、无 CI 覆盖关键路径、无第三方验证或演示证据，静态上限 5，实际扣至 3。
- 技能依赖 modes/、templates/、docs/ 等配套文件，安装时需完整复制目录，否则模式指令缺失、功能降级。
- 文档仅英文，无中文支持说明；核心体验依赖 Claude Code/Claude.ai，大陆用户需自行确认可达性。
- 无版本号与变更日志，更新后行为可能变化，建议安装时锁定特定提交。
- 所有效果宣称均为静态文档陈述，未经独立执行验证；'智能模式检测'实际准确性未知。
- 发布者身份未经注册表验证，且被引用的 modes/ 文件内容未纳入本次评审，使用前建议自行通读全部文件。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
Algo Sensei 是一个纯提示型 Agent Skill，把 Claude 变成一位算法与数据结构导师。它通过智能路由自动识别你的请求类型，在五种模式之间切换：概念讲解、渐进提示、代码评审、模拟面试和模式识别训练。其教学理念强调苏格拉底式提问和渐进式披露——先给提示，卡住了才逐步揭示更多，而不是直接丢出完整解法。该技能支持多语言编程（Python、Java、C++、Go 等），并会在会话中跟踪你的水平和语言偏好。仓库采用 MIT 许可，主文件为 SKILL.md，配有五个模式文件、解法模板和一份 DSA 速查表。
它读取你的问题或代码，自动检测意图并进入对应模式：Tutor 模式用示例和 ASCII 图示讲解概念；Hint 模式提供 5 级渐进提示（从观察线索到伪代码骨架）；Review 模式对代码做正确性、时间/空间复杂度、边界情况和优化机会的评审；Interview 模式扮演面试官并给出表现评分和改进计划；Pattern Mapper 模式教你在题目描述中识别算法模式（双指针、滑动窗口、DP、单调栈等）。所有解法遵循 templates/solutions/solution-template.md 的格式，并参考 docs/dsa-cheatsheet.md 的复杂度速查。它不运行任何脚本或外部命令，纯靠指令驱动。
- 准备技术面试的求职者，在某道题卡住时想要提示而非答案，避免破坏独立思考。
- 算法初学者希望系统学习动态规划、图算法等概念，并获得适配自己水平的讲解。
- 已经写出解法但不确定是否最优的刷题者，希望获得复杂度分析和优化建议。
- 临近 FAANG 面试的候选人，想在真实条件下练习口头讲解解题思路并得到反馈。
- 习惯用 Python、Java、C++、Go 等特定语言的开发者，希望示例和最佳实践贴合自己的语言。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 免费开源（MIT），纯提示方案，无需额外依赖或配置。
- 五级渐进提示设计周到，能在不给答案的前提下引导你独立解题。
- 智能模式路由自动匹配请求类型，无需手动选择功能。
- README 对比了与 LeetCode Premium、通用提示和视频教程的差异，定位清晰。
- scripts/ 目录目前是空的占位（标注为未来功能），无可执行的测试生成或复杂度分析工具。
- 路线图中的可视化脚本、跨会话进度跟踪、间隔重复等功能尚未实现。
- 效果完全依赖 Claude 对题目的理解，仓库未提供任何评测基准或测试套件来验证教学质量。
- 仅上传 SKILL.md 的快速安装会缺少模式细节，功能会打折扣。
如何安装这个 Skill？
Claude Code 用户（个人技能，全局可用）：git clone https://github.com/karanb192/algo-sensei.git，然后 cp -r algo-sensei ~/.claude/skills/，重启 Claude Code。项目内共享安装：把文件夹复制到 /path/to/your/project/.claude/skills/ 并提交到 git。Claude.ai 用户：在 Project 中上传 SKILL.md、modes/ 下 5 个文件、docs/dsa-cheatsheet.md 和 templates/solutions/solution-template.md（快速版可只上传 SKILL.md，但会缺少详细的模式指令）。
如何使用这个 Skill？
安装后技能会在你提到 DSA/LeetCode 问题时自动激活。直接描述需求即可触发对应模式，例如："我在 LeetCode 第 3 题卡住了，给个提示吧"进入提示模式；"给我讲讲动态规划"进入教学模式；"帮我评审这段 Two Sum 的解法"（附代码）进入评审模式；"来一次中等难度的模拟面试"进入面试模式；"这题该用什么思路"进入模式识别模式。未指定语言时它会主动询问你的语言偏好。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
README 自己将其与 LeetCode Premium（付费、给现成解法）和直接问 ChatGPT/Claude 的通用提示做了对比：本技能专攻 DSA 面试、结构化渐进学习和一致的方法论，且免费开源。作者也承认两者目的不同，建议搭配使用。