奥林匹克数学竞赛题库

项目使命：用 AI 促进数学教育，帮助学生高效地学习数学。 AI 教学的可靠性取决于题目与答案的可靠性——先建成每道题都可溯源核实的题库，再在其上生长训练系统。

现状一句话：题库供给自 MathNet 数据集，经 Codex 逐题评审通过后入库；实时规模与分布 以 bash scripts/lint.sh 和 uv run python scripts/bank.py stats 的输出为准，本文不手写数字。

先做一次准备

只需做一次的准备：

1. 安装 uv（Python 环境管家）：按 uv 官方安装说明 选择 macOS、Windows 或 Linux 的步骤。
2. 下载本项目：仓库页绿色 Code 按钮 → Download ZIP，解压到任意位置；熟悉 Git 也可直接克隆。

准备好后，按身份只走下面一条路径。

5 分钟快速上手

学生：直接开始练题

三选一启动浏览器训练台：

• macOS 双击 开始.command（首次被系统拦截时：右键 → 打开）；
• Windows 双击 开始.bat；
• 终端：uv run python scripts/bank.py web。

训练台会显示今日队列，并完成开卡计时、提示与收卷登记。首次运行会自动下载 Python 环境与 依赖（联网等几分钟）；无浏览器环境可用 uv run python scripts/menu.py。开始前读一遍 学生手册，之后日常只需回到训练台。

教练：生成题单并查看能力图

不想用命令行时，启动同一个训练台，在「教练工具」里生成本周计划。命令行等价入口是：

uv run python scripts/bank.py plan --target IMO --n 10
uv run python scripts/bank.py coach --target IMO --save
uv run python scripts/bank.py web

IMO 可换成学生目标赛事；第一条只预览题库总库存及缺口，不排除该学生做过的题，因此不能 保证第二条保存的个性化周计划达到相同题数。 更多解释以及建档、测评波次与能力图入口见 教练手册。

维护者：检查库况，再进入补题流程

bash scripts/lint.sh
uv run python scripts/bank.py stats

确认基线正常后再读 MathNet 入库 SOP。筛选候选题依赖 gitignore 的 candidates/mathnet.jsonl；干净 clone 需先按 CLAUDE.md 的重建指引准备本机 Hugging Face 缓存并构建候选池，之后才能运行：

uv run python scripts/bank.py candidates --gaps

文档导航

什么时候读	从这里开始
要找学生、教练、入库或历史文档	docs/README.md——逐份说明「什么时候读它」
AI 代理要判断任务路由	AGENTS.md
要查字段、难度或规则正本	SPEC.md
要查完整 CLI	uv run python scripts/bank.py --help

依赖由 pyproject.toml + uv.lock 声明，装好 uv 后 uv run 自动解决，无需手动装包。

许可与第三方材料

• 项目原创的软件代码及软件配套文件采用 GNU AGPL v3.0 or later：允许个人、学校与企业使用和商用；修改后通过网络向用户提供服务时，须按许可证向这些用户提供对应源码。
• 项目拥有权利的原创教学与文档内容采用 CC BY-SA 4.0：允许传播、改编和商用，但必须署名并以相同或兼容许可分享改编内容。
• problems/、candidates/、data/、docs/archive/ 及其他第三方材料不因上述许可而被重新授权；具体来源与边界见 THIRD_PARTY_NOTICES.md 和 SPEC §6。
• 项目名称、Logo 与其他标识不随代码或内容许可授权，但合理署名和描述来源不受影响。