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为每一段信奥训练而设计

把选题的时间,
留给训练。

说出训练目标,让好题组成下一步。
从选题到保存,让每份题单都有方向。

从 GESP、CSP 到 NOIP、省选

织途AI实际工作区:左侧对话记录,右侧展示带题号、难度和保存操作的题单,下方可继续输入要求。
真实对话截图 · CSP-S 线段树专项训练(演示账号展示) 查看大图 ↗
01

说出需求。

知识点、难度、题量和训练目标,
用熟悉的语言说清楚。

02

聊到合适。

更简单一点,再来一批,
跟着训练节奏继续调整。

03

留下好题。

保存成题单,或复制 Markdown,
为下一次训练积累素材。

围绕选题,做好每一步

有目标。
也有通往目标的题。

按需筛选

让要求,
成为选题的依据。

结合知识点、难度、题源与训练目标筛选候选题目,并检查明确的选题约束。

知识点 动态规划
难度 提高
目标 专项巩固
排除 已选题单
循序渐进

难度有层次。
训练有节奏。

提出由易到难的需求。难度徽章与洛谷新分级对齐,尚未核验的评级单独标识。

普及+/提高-
提高
提高+/省选-
专注思考

先想一想。
再看提示。

标签和做法简述支持隐藏。保留独立思考的空间,需要时再展开参考。

做法简述 · 示例
持续积累

一份好题单。
不止用一次。

保存专题练习,收藏广场题单,或复制为自己的训练素材。选择需要跳过的题单,为下一次选题腾出新空间。

我的题单 为下一次进步,
留一份准备。
前缀和专项专题练习
图论基础阶段巩固
值得再做的题我的收藏

统一组织来自洛谷、Codeforces、AtCoder 等题源的已收录题目,点击原题链接前往对应站点练习。

为什么选择织途AI

从一句回答,
到一份能用的题单。

把查找、筛选、核对与整理,连接成一次顺手的选题流程。

选题中的工作直接问通用 AI织途AI

题目从哪里来

通常需要继续核对题号、来源与链接。

基于已收录题目筛选,提供原题链接。

要求如何落实

主要依靠提示语约束,再逐项检查结果。

结合结构化筛选与最终校验,落实明确条件。

如何减少重复

自行整理做过、选过的题,并补充到对话。

会话内去重,并排除你选定题单中的题目。

下次怎样使用

将回答复制到其他工具,再自行管理。

直接保存题单,收藏、调整与复用。

这里对比的是未接入专用题库与题单管理流程的通用 AI 对话。联网或接入工具的 AI 也能完成部分步骤。织途AI将这些工作整合起来;推荐仍需结合实际训练需求判断。

不同的目标,都有合适的练习

选题更从容。
练得更有方向。

专题巩固

学过的知识,
练到更扎实。

围绕一个知识点组织专题题单,按当前基础安排难度,再为薄弱环节补上一组练习。

试着这样问

“围绕二分查找准备一组巩固练习,暂时不要涉及二分答案。”

组织一组专题练习
阶段进阶

知道下一步,
该练什么。

从已掌握的知识出发,围绕下一阶段目标安排练习,用题单积累训练素材,再根据反馈调整方向。

试着这样问

“已掌握循环和一维数组,接下来想巩固枚举。请由易到难安排一组题,先不涉及递归。”

安排下一阶段训练

再了解一点

开始前,
你可能想知道。

适合哪些阶段使用?

面向从 GESP、CSP 到 NOIP、省选的选题与训练场景。描述已学知识、目标和限制,有助于筛选;赛事画像是参考,具体安排仍需结合基础和练习反馈。

生成题单后,在哪里做题?

题单提供原题链接,点击后前往对应题目站点阅读和提交。织途AI负责选题与题单管理;实际练习使用原站的账号和评测服务。

可以跳过已经做过的题吗?

可以选择需要排除的个人题单。洛谷公开练习记录可导入专用题单,选择该题单后再用于排除已做题。导入受记录公开状态和原站可用性影响。

题目难度和推荐都可靠吗?

难度使用题库评级,并区分尚未按新体系核验的记录,不让模型随意指定难度。筛选和校验能减少不符合明确要求的结果,但数据和 AI 理解仍可能存在偏差,仍需结合实际需求核对题目。

能保存和分享题单吗?

登录后可以保存个人题单、设置公开或私密,也可以在题单广场收藏、复制其他题单。真实题单广场需要登录,介绍页可以直接查看工作区截图。

下一份训练题单,
从一句话开始。

每一段学习,都值得合适的题。

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