emoji_eventsACM 竞赛专项
ACM 竞赛面试 AI 助手
覆盖竞赛编程、算法竞赛和在线测评等常见场景，支持 Codeforces、AtCoder、LeetCode Contest 等平台。
主流平台
覆盖范围
低延迟
响应体验
常见题型
题型支持
多语言
语言支持
核心能力
codeACM 输入输出
自动处理多测输入输出
自动生成 I/O 模板，处理多组测试数据、时间限制、内存限制。支持 C++、Java、Python 标准模板。
speed
竞赛级算法
高级数据结构、复杂算法
translate
多语言支持
C++, Java, Python, Go, Rust
psychology
面试转化
竞赛经验转面试优势
visibility_off隐身 Overlay
竞赛场景下的隐身支持
延续主站的隐身与共享路径能力，适合在竞赛练习、在线测评和相关编程场景中提前彩排与验证。
支持平台
Codeforces
AtCoder
LeetCode Contest
CodeChef
Kattis
使用场景
emoji_events
在线竞赛
Codeforces、AtCoder 实时竞赛
school
算法训练
刷题、模拟赛、复盘总结
work
面试转化
竞赛经验转化为面试能力
code
笔试测评
HackerRank、CodeSignal、NowCoder
适用场景反馈
“更适合用来做赛前自测，尤其是把输入输出、思路切换和复盘动作串到一起。”
算法方向候选人
“把竞赛题解思路整理成更适合面试表达的版本，这点最有帮助。”
后端候选人
“适合在练习和笔试之间做过渡复盘，更容易知道自己该补哪类题。”
编程笔试用户
常见问题
ACM 模式和 LeetCode 模式有什么区别？expand_more
ACM 模式需要自己处理输入输出，通常是多组测试数据。LeetCode 模式只需实现函数，输入输出由平台处理。
支持哪些竞赛平台？expand_more
支持 Codeforces、AtCoder、LeetCode Contest、CodeChef、Kattis、NowCoder 等主流竞赛平台。
竞赛编程和面试编程有什么不同？expand_more
竞赛编程追求速度和正确性，面试编程需要沟通和代码可读性。我们会帮你把竞赛经验转化为面试优势。
实时语音提示延迟多少？expand_more
整体以低延迟响应为目标，并针对技术术语识别和背景噪声做了优化。最稳妥的方式仍然是用你的真实设备和场景先做一轮自测。