Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Suivez les placements ligne par ligne et distinguez la solution de l’échiquier vide d’une taille sans placement valide.
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
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