方舟Coding Plan可通过四种方式实现排序算法的交互式可视化：一、用Coding Plan Pro生成带步骤注释的动画逻辑描述；二、调用API生成Python可执行动画脚本；三、在OpenViking中复用历史算法执行轨迹；四、通过ArkClaw插件在VS Code中嵌入实时调试视图。
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一、使用Coding Plan Pro生成带步骤注释的动画逻辑描述
该方法通过调用Doubao-Seed-Code模型的256K长上下文能力，将算法每一轮比较、交换、分区等动作转化为结构化自然语言描述，为后续可视化提供逐帧依据。
1、登录火山引擎控制台，进入方舟平台Coding Plan Pro服务页面。
2、在输入框中输入提示词：“请详细描述冒泡排序在数组[64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]上的完整执行过程，要求按轮次输出，每轮标明当前已排序边界、比较索引对、是否发生交换及交换后数组状态。”
3、点击运行，获取含7轮完整迭代的文本流输出。
4、将输出结果复制至支持Markdown渲染的本地工具（如Typora），启用代码块高亮与列表自动编号功能。
5、关键帧信息将自动以
第3轮：比较索引(2,3)→交换12与22→数组变为[34,25,12,22,64,11,90]形式呈现。
二、调用Coding Plan API生成Python可执行动画脚本
该方法利用Doubao-Seed-Code的Agentic Coding能力，自动生成兼容matplotlib.animation的Python脚本，无需手动编写绘图逻辑。
1、在本地Python环境中安装依赖：pip install matplotlib numpy。
2、构造API请求体，设置model参数为doubao-seed-code-preview，messages字段包含指令：“生成一个能动态展示快速排序分区过程的Python脚本，要求使用bar chart显示数组元素，每步暂停0.8秒，标注当前pivot位置与左右指针坐标。”
3、发送POST请求至https://ark.volcengine.com/api/v1/chat/completions。
4、解析返回的content字段，提取完整Python代码段。
5、保存为sort_animation.py并执行，
窗口将实时刷新柱状图，高亮pivot值为红色，左指针为蓝色三角，右指针为绿色三角。
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三、在OpenViking记忆系统中复用已存算法执行轨迹
该方法借助OpenViking的文件系统化记忆管理机制，直接加载历史会话中保存的排序算法沙盒运行日志，避免重复生成。
1、在终端执行ov tui命令启动OpenViking交互界面。
2、使用/记忆检索功能，输入关键词“归并排序 trace”。
3、从列出的Markdown记忆文件中选择merge_sort_20260315.md，按回车打开。
4、查看其中嵌入的JSON格式执行轨迹，包含每层递归的left_subarray、right_subarray及merge_result字段。
5、复制该轨迹数据至本地解析器，
自动映射为时间轴序列，每一毫秒级时间戳对应一次子数组合并操作。
四、通过ArkClaw插件在VS Code中嵌入实时算法调试视图
该方法依托ArkClaw的SaaS订阅能力，在主流开发环境内原生集成算法可视化面板，实现编辑-运行-观察闭环。
1、在VS Code扩展市场搜索并安装“ArkClaw for Coding Plan”官方插件。
2、重启编辑器后，点击左侧活动栏ArkClaw图标，登录已绑定的火山引擎账号。
3、新建文件algorithm_demo.py，键入def insertion_sort(arr):并按下Ctrl+Shift+P调出命令面板。
4、选择“ArkClaw: Visualize Sorting Step-by-Step”，插件自动注入调试桩代码。
5、运行时面板将同步显示
当前待插入元素、已排序区域高亮为浅灰背景、比较次数实时计数器位于右上角。