🚀 CFanatic
AI驱动的Codeforce性能分析器
*通过Google Gemini提供的智能见解，释放您的竞争性编程潜力*
    
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✨ 特性
🤖 AI驱动的分析
利用Google Gemini和LangGraph提供：
- 深入的性能洞察
- 个性化问题建议
- 竞赛策略建议
- 弱点识别和改进路径
📊 综合指标
实时分析您的Codeforce配置文件：
- 评级趋势和预测
- 主题式问题分布
- 竞赛表现分析
- 提交历史分析
💬 持续聊天记录
永远不要失去你的洞察力：
- 多会话对话支持
- 可搜索聊天记录
- 上下文感知响应
- 会话管理
🔒 安全第一
您的数据，您的控制：
- 端到端API密钥加密
- 安全身份验证（JWT）
- 服务器上没有API密钥存储
- 以隐私为中心的架构
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🎯 为什么选择CFanatic？
传统实践跟踪工具 给你看 *什么* 你解决了。\ CFanatic 告诉你 *为什么* 这很重要 *什么* 做下一步。
- 💡 智能推荐：不仅仅是随机问题——根据你的优缺点获得个性化建议
- 🎓 学习路径：人工智能策划的问题集，与你的技能水平和学习目标相匹配
- 📈 性能跟踪：想象你的成长，并确定你解决问题过程中的模式
- 🤝 会话界面：自然地提问——“我应该关注哪些主题？”或“为什么我的评分下降了？”
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🎬 演示视频
👆 Click to watch CFanatic in action - AI-powered Codeforces analysis
🚀 快速开始
先决条件
在开始之前，请确保您已经：
安装
1.️⃣ 克隆存储库
git clone https://github.com/yourusername/cfanatic.git
cd cfanatic2.️⃣ 后端设置
# Navigate to backend directory
cd backend
# Install Python dependencies
pip install -r requirements.txt
# Generate encryption keys
python ../generate_keys.py
# Create .env file
# Copy the generated keys to .env (see env.template)创建一个 .env 文件在 backend 目录：
SECRET_KEY=
ENCRYPTION_KEY=
PORT=80003.️⃣ 前端设置
# Navigate to frontend directory
cd ../frontend
# Install dependencies
npm install
# Start development server
npm run dev4.️⃣ 启动后端
# In a new terminal, from the backend directory
cd backend
uvicorn main:app --reload5.️⃣ 访问应用程序
打开浏览器并导航到：
- 前端: http://localhost:5173
- 后端API: http://localhost:8000
- API文件: http://localhost:8000/docs
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🛠️ 技术栈
前端
- ⚛️ 反应19.2 -现代UI库
- 📘 TypeScript -类型安全的JavaScript
- 🎨 尾风CSS -实用程序优先的CSS框架
- ✨ 帧运动 -流畅的动画
- 🔥 维特 -闪电般快速构建工具
- 🧭 React路由器 -客户端路由
后端
- ⚡ 快速API -高性能Python web框架
- 🗄️ SQLAlchemy -SQL工具包和ORM
- 🔐 JWT身份验证 -安全用户会话
- 🔒 密码学 -API密钥加密
- 🤖 LangChain -LLM应用框架
- 🧠 LangGraph -代理工作流编排
人工智能与数据
- 🌟 谷歌双子座 -高级语言模型
- 📊 代码强制API -竞赛和用户数据
- 🔍 句子转换 -语义搜索
- 📚 FAISS -向量相似性搜索（RAG）
开发运维
- 🐳 码头工人 -集装箱化
- 🤗 拥抱面部空间 -部署平台
- 🔄 Git -版本控制
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📁 项目结构
cfanatic/
├── backend/ # FastAPI backend
│ ├── main.py # Application entry point
│ ├── auth.py # Authentication logic
│ ├── models.py # Database models
│ ├── mcp_server.py # LangGraph agent
│ ├── cf_api.py # Codeforces API integration
│ ├── rag.py # RAG system for embeddings
│ ├── database.py # Database configuration
│ └── requirements.txt # Python dependencies
│
├── frontend/ # React frontend
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # Reusable UI components
│ │ ├── pages/ # Page components
│ │ ├── config.ts # API configuration
│ │ └── App.tsx # Main app component
│ ├── package.json # Node dependencies
│ └── vite.config.ts # Vite configuration
│
├── Dockerfile # Docker build configuration
├── .dockerignore # Docker ignore patterns
├── README.md # This file
├── DEPLOYMENT.md # Deployment guide
├── generate_keys.py # Security key generator
└── env.template # Environment template______________________________________________________________________
🎮 使用指南
1. 创建账户
使用您的用户名、电子邮件和密码注册。
2. 配置API密钥
- 从获取免费Gemini API密钥 谷歌人工智能工作室
- 输入您的Codeforce句柄
- API密钥加密并安全存储
3. 开始分析
问以下问题：
- *“分析我最近的比赛表现”*
- *“我应该关注哪些主题才能联系到专家？”*
- *“给我5个问题来提高我的DP技能”*
- *“为什么我的评分在上次比赛中下降了？”*
4. 跟踪进度
- 查看您的聊天记录
- 继续之前的对话
- 导出见解以供将来参考
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🤝 贡献
欢迎投稿！以下是您可以提供帮助的方式：
- 🍴 复刻仓库
- 🌿 创建要素分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 💾 提交您的更改 (
git commit -m 'Add amazing feature') - 📤 推到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 🎉 打开拉取请求
📝 许可证
该项目根据 MIT许可证 -看看 许可证 文件以获取详细信息。
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🙏 致谢
- 代码力量 提供令人惊叹的有竞争力的编程平台
- 谷歌 强大的Gemini AI模型
- LangChain 优秀LLM框架团队
- 这 开源社区 对于所有令人惊叹的工具
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⭐ 如果你觉得这个仓库有用，就把它标上！
由...制作❤️ 面向竞争激烈的编程社区