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关于 cs

面向 OpenClaw 的计算机科学理论技能，可分析算法复杂度并解释基础理论。适用于算法设计、代码审查和性能排查，涵盖问题分类与渐近分析。

主要功能

  1. 01用 Big O 分析时间与空间复杂度
  2. 02按计算复杂性分类问题
  3. 03解释计算机科学基础概念
  4. 04比较算法增长率
  5. 05处理归约证明中的边界情况

适用场景

  1. 01在代码审查中评估复杂度
  2. 02判断问题是否可判定
  3. 03在设计时比较算法
  4. 04用渐近分析排查性能

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill cs

安装后在 Claude Code 中输入/cs确认已加载。

详细介绍

用途

此技能让 OpenClaw 能够处理计算机科学核心理论，重点涵盖理论基础（例如图灵机、自动机）、问题分类（例如 P 与 NP）以及复杂度理论（例如大 O 分析）。它提供精确的工具，用于推理算法和计算极限。

使用时机

在处理理论计算机科学问题时使用此技能，例如验证算法效率、对问题类型进行分类（例如可判定与不可判定），或根据复杂度指标优化代码。在算法设计、代码审查或调试理论背景下的性能问题时使用此技能。

主要功能

  • 使用大 O 记号分析代码片段的时间和空间复杂度。
  • 根据输入描述，将问题分类为 P、NP、NP 完全或不可判定。
  • 生成对计算机科学基础知识的解释，例如有限状态机或停机问题。
  • 比较算法复杂度，例如通过渐近分析进行比较。
  • 处理理论中的边界情况，例如用于问题分类的归约证明。

使用模式

通过 OpenClaw 的 CLI 或 API 调用此技能。始终提供代码片段或问题描述等输入。使用 CLI 时，在命令前加上 openclaw cs。使用 API 时，向 /api/cs/analyze 等端点发送 HTTP 请求。执行任何操作前，设置环境变量 $OPENCLAW_API_KEY 以进行身份验证。示例模式：在脚本中加载此技能，然后使用所需参数调用函数，并同步处理响应。

分析复杂度：

  1. 将代码片段准备为字符串。
  2. 使用指定输出格式（例如 JSON）的标志调用函数。
  3. 解析响应以获取大 O 结果。

对问题进行分类：

  1. 在 JSON 对象中描述问题。
  2. 使用带有相关标志的 classify 命令。
  3. 根据预期类别验证输出。

常用命令/API

  • CLI 命令：openclaw cs analyze-complexity --code "def func(arr): for i in arr: print(i)" --output json
    • 标志：--code 用于指定输入代码（必需），--output 用于指定格式（例如 json、text）。
    • 输出：类似 {"big_o": "O(n)", "description": "Linear time complexity"} 的 JSON。
  • CLI 命令：openclaw cs classify-problem --description "Determine if a graph has a Hamiltonian path" --detail full
    • 标志：--description 用于指定问题文本，--detail 用于指定输出详尽程度（例如 full 表示包含证明）。
    • 输出：类似 "NP-complete, reducible from TSP" 的字符串。
  • API 端点：向 /api/cs/analyze 发送 POST 请求，请求正文为 {"code": "def func(...)", "type": "complexity"}
    • 标头：包含 Authorization: Bearer $OPENCLAW_API_KEY。
    • 响应：JSON 对象，例如 {"status": "success", "big_o": "O(n^2)"}。
  • API 端点：GET /api/cs/classify?query=traveling+salesman
    • 查询参数：query 用于指定问题描述。
    • 配置格式：在请求正文中使用 JSON，例如 {"query": "string", "options": {"depth": 1}}。

代码片段示例 1（Python）：

import openclaw
openclaw.set_api_key(os.environ['OPENCLAW_API_KEY'])
result = openclaw.cs.analyze_complexity(code="def sum_list(lst): return sum(lst)")
print(result['big_o'])  # Outputs: O(n)

代码片段示例 2（Python）：

import openclaw
response = openclaw.cs.classify_problem(description="Shortest path in weighted graph")
print(response['classification'])  # Outputs: e.g., "P, solvable via Dijkstra"

集成说明

在代码中导入 OpenClaw 库并调用特定于计算机科学的模块，以集成此技能。对于多技能工作流，可以串联输出（例如，在算法技能中使用分类结果）。配置：将设置存储在 .openclawrc 文件中，格式类似 {"cs": {"default_output": "json", "api_endpoint": "/api/cs"}}。确保环境中已设置 $OPENCLAW_API_KEY。若要异步使用，请将 API 调用封装在 try-except 块中，并针对速率限制处理重试。

错误处理

解析响应代码，检查无效输入（例如格式错误的代码）等错误：错误请求返回 HTTP 400，身份验证失败返回 HTTP 401。使用 OpenClaw 的错误对象，例如，在 Python 中：try: result = openclaw.cs.analyze_complexity(...) except openclaw.errors.InvalidInputError as e: print(e.message) # e.g., "Code snippet must be a string"。对于 CLI，错误会连同代码一起输出到 stderr（例如，失败时退出代码为 1）。调用前务必验证输入，并在遇到网络问题等瞬时错误时采用指数退避策略重试。

图关系

  • 相关内容：algorithms（用于实际实现）、data-structures（用于复杂度交互）。
  • 所属集群：computer-science（作为根节点）、theory（共享基础知识）。
  • 依赖项：需要 OpenClaw 核心运行时；关联 machine-learning 等高级主题，用于理论扩展。

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