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Skills 技能/natureco-official/natureco-cli/code-explanation

ChatGPT code-explanation 技能:解释函数行为和时间复杂度

English

ChatGPT 安装步骤

  1. 在支持创建技能的 ChatGPT 工作区打开「插件 → 技能 → 创建 → 使用编辑器创建」。
  2. 对照固定版本 GitHub 原文,在编辑器新建技能,将 `code-explanation` 的纯文本工作流程改写为技能说明。
  3. 保存后,在新对话输入 @ 并选中刚创建的技能,再用示例试用。

中文摘要

用给定代码解释输入、输出、主要步骤和设计意图,分别核对复杂度与边界行为。

SKILL.md 中文导读

可复现示例

手动选择 code-explanation。根据下面虚构片段向新同事解释筛选顺序和耗时随输入变化的方式。
snippet from fictional sign registry
`def visible_names(rows): return [r.name for r in rows if r.visible]`
example records `Fern:visible`, `Oak:hidden`, `Ash:visible`
constraint preserve input order

工作步骤

  1. 确定输入、输出和需要的说明层次。
  2. 按代码顺序解释每一步的行为。
  3. 用示例验证结果,再说明复杂度前提。

验收方法

说明 `Oak:hidden` 被跳过,`Fern:visible` 与 `Ash:visible` 保序得到 `result=[Fern, Ash]`。循环逐条检查一次,时间为 `O(n)`。

GitHub 原文 · 更新日期 2026-11-14

适用环境

支持创建技能的 ChatGPT 工作区。用对话中的纯文本示例核对行为。

常见问题

复杂度分析何时需要注明前提?

写清输入规模指什么,以及读取属性和输出处理的基本假设。

技能信息

GitHub 仓库
natureco-official/natureco-cli

收集于互联网

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