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我用 grok-4.1-fast 进行规划，用 grok-code-fast-1 进行执行，在特征编码方面取得了良好、廉价、快速的成功。但根据 Openrouter 的使用统计数据，grok-code-fast-1 已经过时了——它的使用量在二月中旬急剧下降。<p>你们现在用什么？（价格和它差不多）(而且速度也很快（100+tps）？这可能吗？)<p>（我发现 Minimax M2.5 还可以用，但我想我还是更喜欢 grok-code-fast-1。Opus 很棒，但很贵——在规划大型重构时，把它作为备选方案是个不错的选择。）

我正在为理解和解决谷歌的LeetCode问题而开发一种编程语言。它被称为可编译伪代码，简称CPC。诚然，这个名字是故意自相矛盾的；目标是编写足够严谨、可以编译的伪代码。这个想法最初是在2023年的一次谷歌面试后产生的。面试官告诉我，“伪代码是可以的。”老实说，当时我脑子里想着用Python对图进行深度优先搜索来检测循环，所以并没有认真考虑伪代码。这是一个错误，因为它阻碍了与面试官的交流，也让我失了分。因此，我提出了CPC。 其目的是让谷歌面试官不仅能够理解你的解决方案，还能看到你精通算法思维。 这个想法很简单。一切都是列表。在CPC中，列表的定义是这样的，即使是一个神童也能轻松理解：列表是按顺序排列的项目的集合，其中每个项目都有一个位置。 将LeetCode中出现的所有数据结构抽象成列表的最常见形式。换句话说，哈希表是一个列表，其中每个项目都有一个名称和值。对每个数据结构都重复这个过程，以便在CPC中使用尽可能少的术语。 然后，CPC的语法就是用简单的英语描述伪代码。该代码支持“摇摆”。换句话说，你可以用多种方式用简单的英语来描述一个解决方案。 有什么想法吗？如果这里有支持者，我建议我们作为一个社区，开始推导出CPC解决常见LeetCode问题的方法。一旦我们达到500个问题的里程碑，我们就可以将CPC作为一种官方的可编译语言发布。