服务项目
编程作业与实验辅导
算法题、系统作业、机器学习 notebook、软件工程项目：一起读 starter code、对测试、讲复杂度，而不是只交一份能跑的文件。
Python、Java、C++、JavaScript/TypeScript、Go、SQL 以及常见框架都可以约。Git、测试、报告里的 implementation 段落也能一起过。
适合谁
适合手上已有 starter code、官方测例或 notebook 模板，但公开测试过不了、隐藏测例红、或报告写不出“为什么失败”的学生。
操作系统、网络、编译、并发、机器学习实验、Web 项目都在范围内。不要用这项服务代替考试，也不要期望我们远程登录学校评测机。
覆盖什么
- 读题与边界条件
- 对着测例倒推不变量
- 调试与对拍策略
- 代码风格与必要注释
- report 里的实现与失败路径
- Git 提交如何对应评分点
怎么进行
- 01先要题目、starter、你已经改过的仓库和失败日志。没有日志的“就是不对”，第一小时会花在复现上。
- 02一起构造最小失败：丢失的包、竞态时序、数据泄漏的划分。修好一条路径再写下一条。
- 03报告或 README 必须能指回这次失败。只会贴通过截图的，设计分仍然拿不到。
- 04课程有隐藏测例时，辅导结束前会留出你自己跑额外用例的时间，而不是在截止前五分钟才交。
在 CS / SE / AI 里怎么落地
Computer Science
系统 lab 的核心是并发和故障。能编译只是起点。时序图和锁顺序写不出来，随机测试还会红。
Software Engineering
项目 lab 看校验、权限、测试和 CI。框架脚手架能跑，不等于评分表上的 maintainability 有分。
Artificial Intelligence
notebook 作业先检查划分和随机种子。数字好看但设置写不清，讨论段会被判成不可复现。
报价里写明的包含项
- 读题与边界条件
- 调试与测试策略
- 代码风格与注释
- 对应 report 的实现表述
常与这些课程一起约
- 数据结构 · Data Structures
- 操作系统 · Operating Systems
- 计算机网络 · Computer Networks
- 编译原理 · Compilers
- 软件测试与质量 · Software Testing & Quality
- Web 与后端 · Web & Backend Engineering
- 移动应用工程 · Mobile Application Engineering
- DevOps 与 CI · DevOps & CI
- 机器学习 · Machine Learning
- 深度学习 · Deep Learning
- 计算机视觉 · Computer Vision
- 强化学习 · Reinforcement Learning
这一页常被问到的
能不能把仓库发来代调试到全绿？
调试过程你要在场或能复述。我们讲解策略并一起改，不在你缺席时把隐藏测例全部刷绿再交回一个黑箱 diff。
语言和框架有限制吗？
Python、Java、C/C++、JavaScript/TypeScript、Go、SQL 和课程常见框架都可以。以 syllabus 指定的为准。
报告可以一起写吗？
可以走同一段辅导：实现段落必须对应你的测试。需要完整论文结构的，再叠加论文辅导课时。