QQueenVellum
Espacio de programación con IA

Colocaciones de reinas acotadas

Enumera posiciones de reinas sin ataques en tableros de tamaño cero a ocho.

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def queens(size):
    if type(size) is not int or not 0 <= size <= 8:
        raise ValueError("size.range")
    result = []
    def visit(columns, down, up):
        row = len(columns)
        if row == size:
            result.append(tuple(columns))
            return
        for column in range(size):
            if column not in columns and row-column not in down and row+column not in up:
                visit(columns + [column], down | {row-column}, up | {row+column})
    visit([], set(), set())
    return result
✳Enumera posiciones de reinas sin ataques en tableros de tamaño cero a ocho.
✓ CambiosRevisa antes de aplicar ↗
Vista ilustrativa
  1. Modelos

    Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.

  2. Proyecto

    Comprueba la posición vacía y tableros pequeños imposibles, rechazando tamaños inválidos y revisando filas, columnas y diagonales de cada solución.

  3. Revisa antes de aplicar

    Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.

Flujos de trabajo

Colocaciones de reinas acotadas

Flujos de trabajo ↗
Flujos de trabajo
def queens(size):
    if type(size) is not int or not 0 <= size <= 8:
        raise ValueError("size.range")
    result = []
    def visit(columns, down, up):
        row = len(columns)
        if row == size:
            result.append(tuple(columns))
            return
        for column in range(size):
            if column not in columns and row-column not in down and row+column not in up:
                visit(columns + [column], down | {row-column}, up | {row+column})
    visit([], set(), set())
    return result
Espacio de programación con IA

Da al código de búsqueda una definición clara de resultado válido

QueenVellum es un entorno de programación con IA para Windows destinado a desarrolladores que revisan rutinas de búsqueda y las condiciones que deben satisfacer sus salidas. Empieza por la carpeta del proyecto y explica qué cuenta como solución, qué entradas se admiten y cómo representa la aplicación un resultado vacío. El asistente conectado puede examinar el código actual y ayudar a preparar un cambio conforme a ese contrato.

Una tarea acotada de colocación de reinas concreta esas preguntas. Pide una revisión de las restricciones y de la estructura de salida utilizando el ejemplo existente de tamaños de tablero de cero a ocho. Analiza la diferencia entre una colocación vacía y un tablero sin colocaciones válidas antes de aceptar una revisión propuesta. El propósito es desarrollar y probar tu propio código de búsqueda manteniendo visible su significado durante toda la conversación.

Examina las estructuras devueltas en las pruebas de tu proyecto en lugar de comprobar únicamente cuántos resultados aparecen. Verifica cada restricción requerida, ejecuta los casos de entrada no válida y compara los cambios de código con la tarea original. QueenVellum permite conexiones compatibles con OpenAI o de Anthropic admitidas, incluido un modelo sin filtros cuando el endpoint lo ofrezca. Proporciona las credenciales necesarias y comprueba el contexto del modelo y la compatibilidad con herramientas. Una explicación convincente sigue siendo una propuesta hasta que la implementación y sus salidas se hayan revisado frente a esos requisitos.

Revisar trabajo de búsqueda con restricciones

¿Deben las pruebas comprobar un recuento o cada solución devuelta?

Usa ambos cuando corresponda. Un recuento puede coincidir aunque las salidas individuales estén malformadas o repetidas. Verifica cada colocación conforme a las restricciones requeridas y compara casos pequeños conocidos para que las pruebas aborden el significado de una solución.

¿Cómo debe representarse el caso de tamaño cero?

Indica explícitamente la convención. El escenario existente incluye una colocación vacía, lo que difiere de no devolver soluciones. Revisa la interpretación del código llamador para que una refactorización no fusione dos resultados que la aplicación necesita distinguir.

¿Puedo aumentar el tamaño de tablero admitido durante una limpieza?

Trátalo como un requisito separado con su propia revisión. El ejemplo actual es acotado. Cambiar el intervalo afecta al trabajo esperado y al tamaño de salida, por lo que no debes inferir compatibilidad con entradas mayores a partir de una demostración pequeña y correcta.

¿Qué ayuda a revisar una rutina de búsqueda reescrita?

Mantén juntos los casos pequeños conocidos, las entradas rechazadas y las comprobaciones estructurales. Pide al asistente que explique qué restricciones conserva cada rama y compara después esa explicación con el código propuesto y los resultados de tu propia ejecución de pruebas.

Descargar para Windows ↗

QueenVellum · Actualizado 2026-10-25