算法训练原型怎样变成可用功能
原型能演示一次调用，不代表能承担真实请求。刷题系统里的判题结果、账户状态和题目数据都必须由确定性服务负责；模型更适合做可选的提示、解释或追问入口。这样即使模型服务不可用，用户仍能提交代码、查看测试结果。
第一步不要把模型塞进提交主流程。可以在判题完成后提供“解释这次失败”按钮，把题目、失败用例摘要和代码片段作为受限输入发送给模型。输入需要限制长度，并对代码、日志和用户标识做脱敏。模型返回内容最好是固定 JSON，例如包含summary、hints和risk字段；解析失败时不展示半截自然语言，而是退回到规则提示。
一个常见误区是把模型解释当成判题依据。比如模型说某段代码的时间复杂度可接受，并不能说明它能通过隐藏用例。代码正确性仍应以编译、测试和资源限制为准。模型也可能给出看似合理却与题意不符的建议，因此页面要明确标记“辅助建议”，并保留用户忽略它的入口。
实现上至少要有总超时、调用取消、单用户限流和可观察的降级路径。模型超时、返回非法 JSON 或下游拒绝时，接口应在预算内返回已有规则说明或明确失败，不应让请求长期占用 worker。上线前用正常响应、超时、错误 JSON、主动取消和限流命中五类用例走一遍；同时确认这些失败不会影响判题队列。这样原型才算跨过了“能演示”这一关。
把辅助能力放进现有流程
把训练原型变成产品功能，第一步是缩小它的责任。刷题系统已有的判题结果、测试报告和题目版本才是事实来源，模型只负责解释其中一部分。接口不该把用户刚提交的整段代码、所有日志和账户资料原样带到外部调用里；先由服务端整理成最小摘要，再由校验器检查返回字段。这样即使某次调用失败，判题、提交记录和排行榜也不会被拖慢。
还要区分“答案不好”和“系统坏了”。解释遗漏一个边界条件，属于内容质量问题，应让用户看到它只是辅助建议，并留出反馈入口；任务卡在队列、解析失败或超时，则要有确定的失败状态和兜底文案。两类问题记录的字段不同，修复路径也不同。把它们混在一条成功率里，既掩盖模型输出的偏差，也会让运维误判服务是否稳定。
功能初版可以只覆盖一种明确场景，例如用户在通过部分样例后请求失败原因说明。这个入口要限制频率，并关联题目版本、代码哈希和请求时间。用户修改代码后，旧结论不能悄悄继续显示；题目更新后，也不能把旧缓存送回页面。把这些约束做在数据模型里，比依赖页面提示更可靠。
发布前准备几类反向用例：代码片段过长、模型返回非结构化内容、题目版本变化、用户在生成途中离开页面。检查它们是否能在规定时间内结束，是否留下错误的缓存，以及是否影响正常判题。原型真正可用，不是因为一次演示说得通，而是因为这些麻烦情况发生时系统仍保持边界。
更稳妥的接法，是让判题服务先写入一次完整的结果快照，再由独立任务读取这个快照生成解释。快照里只保留题目版本、语言、失败类型、受限长度的代码片段和测试摘要，不把整份运行日志直接送出去。这样同一份判题结果可以多次请求解释，也不会因用户刷新页面而重复触发模型调用。页面拿到任务状态后轮询或订阅结果即可，提交接口仍只对编译和测试负责。
这套拆分还解决了一个容易被忽略的问题：题目更新后，旧解释不能悄悄套到新题面上。解释记录应关联题目版本和代码哈希；两者任一变化，就提示用户重新生成。管理员排查争议时，也能看到当时使用的输入摘要、模型返回的结构是否通过校验，以及最后展示给用户的是模型内容还是规则兜底。信息足够定位问题即可，原始代码和账户信息不该被写进普通日志。
用少量样本校准边界
首批不必追求覆盖所有题型。挑选循环边界、数组索引、递归终止和复杂度判断这几类常见失败，人工对照代码检查提示是否真的指向问题。若提示只是重复题意，或把猜测说成结论，就把它归为无效输出，而不是为了提高成功率强行展示。经过几轮抽样后再决定是否扩大入口，比一开始把它挂在每道题旁边更容易控制质量。
