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.
Sigue las posiciones fila por fila y distingue una solución de tablero vacío de un tamaño sin posiciones válidas.
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.
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
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