【免费下载】 Competitive Companion 使用教程
2026-01-16 09:29:17作者:蔡怀权
项目介绍
Competitive Companion 是一个浏览器扩展,专门用于解析来自各种在线评判系统的编程竞赛题目,并将解析后的数据发送到多种工具中。目前,它支持包括 AtCoder 和 Codeforces 在内的 92 个在线评判系统。
项目快速启动
安装扩展
- 访问 Chrome Web Store。
- 搜索并添加 "Competitive Companion" 扩展。
设置接收工具
为了接收解析后的数据,你需要运行一个 HTTP 服务器来监听 POST 请求。以下是一个简单的 Node.js 示例:
const http = require('http');
const port = 12345;
http.createServer((req, res) => {
if (req.method === 'POST') {
let body = '';
req.on('data', chunk => {
body += chunk.toString();
});
req.on('end', () => {
console.log(JSON.parse(body));
res.end('OK');
});
}
}).listen(port, () => {
console.log(`Server running at http://localhost:${port}/`);
});
使用扩展
- 确保你的接收工具正在运行。
- 打开一个支持的在线评判系统的题目页面。
- 点击浏览器左上角的绿色加号图标。
应用案例和最佳实践
案例一:使用 CP Editor
CP Editor 是一个专门为编程竞赛设计的代码编辑器。通过 Competitive Companion,你可以直接将题目数据导入 CP Editor,从而快速开始编码。
最佳实践
- 自动化测试:结合 Competitive Companion 和本地测试脚本,自动运行测试用例,提高效率。
- 多工具集成:根据个人喜好,集成多个工具,如 CPH 和 CP Editor,以适应不同的编程需求。
典型生态项目
CP Editor
CP Editor 是一个功能强大的代码编辑器,特别适合编程竞赛。它支持多种语言,并提供了丰富的功能,如自动测试和代码片段管理。
CPH
CPH(Competitive Programming Helper)是一个 VS Code 扩展,它与 Competitive Companion 无缝集成,提供了在 VS Code 中直接解析和提交题目的能力。
通过这些工具的结合使用,可以大大提高编程竞赛的准备和执行效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
655
4.25 K
deepin linux kernel
C
27
14
Ascend Extension for PyTorch
Python
498
604
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
390
282
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.53 K
889
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
938
859
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.07 K
557
暂无简介
Dart
902
217
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
132
207
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
124
195