使用 capability

某些题目（尤其是大模型应用类题目）会涉及与外部网络 API 的交互。出于安全考虑，你的代码（Solution 容器）始终没有网络能力——无法直接发起 socket / urllib / requests 等网络请求。

如果题目需要网络，出题人会在评测端（Evaluator）注册能力（capability），你在函数中通过 call_capability 调用它，由评测端代为执行。你拿到的只是返回值，网络访问始终发生在可信的评测端。

前提

• 题目说明中会声明可用哪些 capability（名称、参数、返回值）。
• 未声明 capability 的题目调用 call_capability 会抛 CapabilityNotFoundError。

基本用法

from noj_solution_sdk import call_capability

def solve(prompt: str) -> str:
    # 调用出题人注册的 capability（参数/返回值由题面定义）
    reply = call_capability("request_llm_completion", prompt)
    return reply

call_capability(name, *args) 会阻塞等待评测端执行完毕，返回结果。调用必须在你的注册函数内部（顶层代码执行时调用也会工作，但不建议）。

参数与返回值约束

与普通函数调用相同的 RPC 类型约束：

• 只允许 None / bool / int / float / str / bytes / list / dict
• bytes 会自动进行 base64 编码传输
• 自定义对象、函数、文件句柄等不可序列化类型会被拒绝（抛 CapabilityRejectedError）

错误处理

异常	含义
CapabilityNotFoundError	capability 未注册（题面未声明该能力）
CapabilityRejectedError	参数/返回值类型不允许，或单帧超过 1 MiB
CapabilityError	评测端执行失败（code 与清洗后 trace 可查看）
CapabilityConnectionError	评测端通道断开（通常意味着评测环境异常）

from noj_solution_sdk import call_capability, CapabilityNotFoundError

def solve(prompt: str) -> str:
    try:
        return call_capability("request_llm_completion", prompt)
    except CapabilityNotFoundError:
        return "该能力不可用"

示例：带网络能力的题目

题面声明 request_llm_completion(prompt) -> str 时：

from noj_solution_sdk import call_capability

def solve(prompt: str) -> str:
    completion = call_capability("request_llm_completion", prompt)
    # 基于返回结果继续处理
    return completion.strip().upper()

注意事项

• capability 调用受评测总时限约束；不要在函数内做无意义的重复调用。
• 返回值会受同样的类型约束，超大返回（> 1 MiB）会被拒绝。
• capability 的具体行为（如重试、超时、访问哪些域名）由出题人定义，题面会说明。