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1. 为什么我要用 Vibe Coding 搭一个 C++17 在线判题系统

在线判题系统（Online Judge，简称 OJ）是每个学编程的人都绕不开的东西：你提交一段 C++17 代码，后台编译、跑测试用例、比对输出、返回 AC/WA/TLE。听起来像是一个"大厂内部系统"，但真动手写，核心逻辑其实没那么玄乎——难的是环境、编译参数、沙箱隔离、上下文管理这些琐碎活儿。

我这次想聊的不是"如何从零手写一个 OJ"，而是用 Vibe Coding 的方式，在 OpenCode 这个终端 AI 编程工具里，把 C++17 判题系统的最小可用版本跑起来。所谓 Vibe Coding，就是你用自然语言描述意图，AI 帮你补全代码、改配置、查报错，你负责把关方向。它特别适合 OJ 这种"逻辑清晰但细节多"的项目。

这篇文章面向三类人：一是刚接触 AI CLI 工具、想找个真实项目练手的开发者；二是写过 C++ 但没搭过判题服务的同学；三是已经在用 OpenCode，但不知道怎么管理上下文、怎么让 AI 记住项目约定的朋友。读完之后，你应该能拿到一份可复制的settings.json骨架、一段 OpenCode 配置片段，并且亲手启动判题服务、提交一份样例代码看到结果。

整个流程我会拆成六块：先讲清楚问题和场景，再准备 TaoToken 作为模型接入层，然后给可复制的配置，接着验证请求，再排常见错误，最后按不同需求分流到对应的入口。全程命令和参数都能直接抄。

2. 前置准备：Node.js、npm 与 TaoToken 接入

2.1 Node.js 和 npm 到底在干嘛

OpenCode 是用 Node.js 写的 CLI 工具，所以你得先有 Node.js 运行时。打个比方：Node.js 就像 Python 解释器，npm 就像 pip。你装完 Node.js，node和npm两个命令就都有了。

Linux（以 Ubuntu 24.04 为例）下，系统自带的 apt 源版本往往偏低，建议引入 NodeSource 源装 v24：

curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | sudo -E bash - sudo apt install -y nodejs node -v npm -v

Windows 11 更简单，去 Node.js 官网下载 LTS 安装包，一路 Next，然后在 PowerShell 里node -v验证即可。装完确认版本号在 v20 以上，否则 OpenCode 可能跑不起来。

2.2 安装 OpenCode

OpenCode 通过 npm 全局安装，Windows 和 Linux 命令一致：

sudo npm i -g opencode-ai opencode --version

装完之后，先别急着写代码。OpenCode 的工作目录就是你运行opencode命令时所在的目录，它默认只能操作这个目录及其子目录。所以正确姿势是：先建项目目录，cd进去，再启动。

mkdir cpp17-judge && cd cpp17-judge opencode

2.3 为什么模型接入层选 TaoToken

OpenCode 本身不带模型，你得给它接一个模型提供方。TaoToken 在这里扮演的是"统一模型接入层"的角色：你拿到一个 API Key，就能在 OpenCode 里配置模型，不用为每个模型单独折腾一套鉴权。

具体操作：登录 TaoToken 控制台，在 API Keys 页面创建一个 Key，复制保存。这个 Key 后面会写进 OpenCode 的配置里。控制台地址是 https://taotoken.net/console ，API 端点是 https://taotoken.net/api ，注意 API 地址后面不加任何多余路径。

提示：API Key 只显示一次，创建后立刻保存到本地密码管理器或环境变量里，别直接提交到 Git。

如果你还没决定用哪个模型，可以先在模型对话页面试一下手感，确认响应速度和代码能力符合预期，再写进配置。模型对话入口：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=model_chat

3. 可复制配置：settings.json 骨架与 OpenCode 片段

3.1 项目目录结构

先把判题系统的骨架搭出来。最小可用版本我建议这样分：

cpp17-judge/ ├── settings.json # 判题服务配置 ├── AGENTS.md # 给 OpenCode 的项目约定（持久上下文） ├── src/ │ ├── server.js # 判题 HTTP 服务 │ └── judge.js # 编译 + 运行 + 比对逻辑 ├── submissions/ # 用户提交的代码 ├── testcases/ # 测试用例 │ └── a-plus-b/ │ ├── 1.in │ ├── 1.out │ ├── 2.in │ └── 2.out └── package.json

3.2 settings.json 骨架

这份配置定义了判题服务的端口、编译参数、超时和内存限制。C++17 的关键是-std=c++17，别写成-std=c++1z那种老写法。

{ "server": { "port": 3000, "host": "127.0.0.1" }, "judge": { "compiler": "g++", "compileFlags": ["-std=c++17", "-O2", "-Wall", "-static"], "timeLimitMs": 2000, "memoryLimitMb": 256, "outputLimitKb": 1024, "workDir": "./submissions", "testcaseDir": "./testcases" }, "model": { "provider": "taotoken", "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKeyEnv": "TAOTOKEN_API_KEY", "modelName": "your-model-name" } }

几个参数值得单独说：-static让编译产物静态链接，避免运行环境缺库；timeLimitMs设 2000 是给 C++ 留足余量，实际判题可以按题目调整；memoryLimitMb在 Linux 下配合ulimit或 cgroup 生效，Windows 下需要另想办法。

3.3 OpenCode 配置片段

OpenCode 的模型配置可以写在项目根目录的配置文件里，也可以通过命令面板交互式接入。推荐前者，方便版本管理。把 API Key 放进环境变量，配置文件里只引用变量名：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的key"

然后在 OpenCode 里通过ctrl+a进入 model provider 选择界面，选 TaoToken，粘贴 Key，模型就接入了。如果你想让配置持久化，可以在 OpenCode 的配置目录里写：

{ "provider": { "taotoken": { "type": "openai-compatible", "baseURL": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "{env:TAOTOKEN_API_KEY}" } }, "model": "taotoken/your-model-name" }

{env:TAOTOKEN_API_KEY}这种写法让 OpenCode 从环境变量读取，避免明文写 Key。接入文档里有更完整的字段说明，遇到字段不识别可以去查：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=doc

3.4 AGENTS.md：让 AI 记住项目约定

这是 Vibe Coding 里最容易被忽略、但最影响体验的一环。OpenCode 会把AGENTS.md的内容作为系统提示词的一部分，相当于给 AI 一份"项目说明书"。我建议至少写清楚这几条：

# 项目约定 - 语言标准：C++17，编译命令固定为 g++ -std=c++17 -O2 -Wall -static - 判题结果枚举：AC / WA / TLE / MLE / RE / CE - 服务框架：Node.js 原生 http 模块，不引入 Express - 所有用户提交代码写入 submissions/，文件名用 submission_<id>.cpp - 测试用例目录结构：testcases/<problem-id>/<case>.in 和 .out - 不要修改 settings.json 里的 compileFlags，除非我明确要求

有了这份约定，你后面让 AI 改代码时，它不会突然给你换成 C++20，也不会自作主张引入一堆依赖。这就是"上下文管理"的第一层：用文件固化长期约定。

4. 启动判题服务并提交样例代码

4.1 用 OpenCode 生成判题核心逻辑

进入项目目录，启动 OpenCode：

cd cpp17-judge opencode

在 OpenCode 里，用Tab键切到 Build Agent（能改代码的那个），然后输入你的意图。比如：

请实现 src/judge.js，导出一个 judge(submissionPath, testcaseDir) 函数。 要求：用 child_process 调用 g++ 编译，编译失败返回 CE 并带上 stderr； 编译成功后逐个跑测试用例，用 spawn 执行可执行文件，超时 2000ms 返回 TLE； 比对 stdout 和 .out 文件，忽略行尾空格，不一致返回 WA。

OpenCode 会生成代码，你审一遍逻辑，重点看超时处理和输出比对。如果它用了exec而不是spawn，让它改——exec不方便做超时 kill。

4.2 启动服务

src/server.js用 Node.js 原生http模块起一个 POST 接口，接收代码和题目 ID：

const http = require('http'); const fs = require('fs'); const path = require('path'); const { judge } = require('./judge'); const settings = require('../settings.json'); const server = http.createServer(async (req, res) => { if (req.method !== 'POST' || req.url !== '/submit') { res.writeHead(404); return res.end('not found'); } let body = ''; req.on('data', chunk => body += chunk); req.on('end', async () => { const { problemId, code } = JSON.parse(body); const submissionPath = path.join( settings.judge.workDir, `submission_${Date.now()}.cpp` ); fs.writeFileSync(submissionPath, code); const result = await judge(submissionPath, path.join(settings.judge.testcaseDir, problemId)); res.writeHead(200, { 'Content-Type': 'application/json' }); res.end(JSON.stringify(result)); }); }); server.listen(settings.server.port, settings.server.host, () => { console.log(`judge server on http://${settings.server.host}:${settings.server.port}`); });

启动：

node src/server.js

看到judge server on http://127.0.0.1:3000就说明服务起来了。

4.3 准备测试用例

以经典的 A+B 为例，testcases/a-plus-b/1.in：

1 2

1.out：

3

再补一组边界用例，2.in写-1000000 1000000，2.out写0。

4.4 提交样例代码验证

另开一个终端，用 curl 提交：

curl -X POST http://127.0.0.1:3000/submit \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "problemId": "a-plus-b", "code": "#include <iostream>\nint main(){long long a,b;std::cin>>a>>b;std::cout<<a+b<<std::endl;return 0;}" }'

预期返回：

{"status":"AC","passed":2,"total":2,"timeMs":12}

如果返回CE，看返回体里的stderr字段，通常是头文件或语法问题。如果返回WA，检查输出比对逻辑是不是把换行也算进去了。

5. 本篇常见错误排查

5.1 编译报错：g++ 找不到或版本太低

现象：提交后立刻返回 CE，stderr 里写g++: command not found或error: unrecognized command-line option '-std=c++17'。

原因：系统没装 g++，或者版本低于 5.0（C++17 需要 g++ 5 以上，完整支持建议 g++ 9+）。

解决：

g++ --version sudo apt install -y g++ build-essential

Ubuntu 24.04 默认源里的 g++ 版本足够新，一般不会踩这个坑。

5.2 超时误判：TLE 但本地跑得飞快

现象：本地手动跑可执行文件 10ms 出结果，判题服务却返回 TLE。

原因：spawn的超时计时从进程创建开始算，如果编译产物是动态链接、首次加载慢，或者测试用例输入很大，都可能超。另外，如果你在judge.js里用了setTimeout但没kill子进程，超时后进程还在跑，会污染后续用例。

解决：确认超时后调用child.kill('SIGKILL')，并且把timeLimitMs按题目难度调整，别一刀切 1000ms。

5.3 上下文爆炸：AI 开始答非所问

现象：聊了十几轮之后，OpenCode 生成的代码开始偏离项目约定，比如突然用 C++20 的std::format，或者把settings.json的字段名改了。

原因：上下文窗口被历史对话塞满，LLM 注意力分散。这是 Vibe Coding 最典型的坑。

解决：三个动作配合使用。第一，把关键约定写进AGENTS.md，让它作为系统提示词常驻；第二，用/compact压缩当前会话，把历史总结成摘要；第三，针对新功能点用/new开新会话，别在一个 session 里从判题逻辑聊到前端页面。

5.4 模型接入失败：401 或 model not found

现象：OpenCode 里发消息报鉴权错误，或者提示模型不存在。

原因：API Key 没设进环境变量，或者baseURL写错（比如多加了/v1），或者模型名和 TaoToken 控制台里的不一致。

解决：先echo $TAOTOKEN_API_KEY确认变量有值；再检查配置里的baseURL是不是https://taotoken.net/api，不要带多余路径；最后核对模型名。如果还不行，去 API Keys 页面重新生成一个 Key 试试：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=api_keys

5.5 工作目录搞错：OpenCode 改不到文件

现象：让 OpenCode 改src/judge.js，它说找不到文件，或者改到了别的地方。

原因：启动opencode时不在项目根目录。OpenCode 只能操作工作目录内部的内容。

解决：退出，cd到项目根目录，重新opencode。养成习惯：先pwd确认位置，再启动。

6. 按需求分流：接下来该往哪走

跑通最小判题流程之后，你的下一步取决于目标。

如果你是想长期用 AI 辅助写代码、搭 Agent 工作流，那 Coding Plan 更适合你，它针对持续编码场景做了上下文和额度的优化：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=coding_plan

如果你只是想先验证某个模型写 C++ 判题逻辑靠不靠谱，直接在模型对话里贴代码片段试就行，不用配 OpenCode：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=model_chat

如果你在接入过程中卡在鉴权或字段配置上，先看接入文档，大部分报错都有对应说明：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=doc

如果你用的是 Claude Code 那套工作流，想对比一下配置方式，可以看这个入口：https://taotoken.net/claude-code?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=claude_code

最后说个我自己的习惯：每次开新功能点之前，先花两分钟更新AGENTS.md，把这次要遵守的约定写进去，再/new开一个干净会话。这样 AI 不会带着上一轮的包袱干活，判题系统的编译参数和结果枚举也不会莫名其妙被改掉。上下文管理这件事，工具给了你/compact和/new，但真正决定效果的，是你有没有把项目约定固化下来。