QQueenVellum
AI 코딩 작업 공간

제한된 퀸 배치

크기 영부터 여덟인 판에서 서로 공격하지 않는 퀸 배치를 나열합니다.

● ● ●QueenVellum●
작업 흐름 · 제한된 퀸 배치 ×
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
✳크기 영부터 여덟인 판에서 서로 공격하지 않는 퀸 배치를 나열합니다.
✓ 변경 사항적용하기 전에 검토하세요 ↗
작업 공간 예시 화면
  1. 모델

    기본 URL과 필요한 API 키로 OpenAI 호환 또는 Anthropic 엔드포인트를 설정하고 연결을 테스트하세요. 로컬 모델 서버는 실행 중이어야 합니다. 원격 도구는 데이터를 별도로 전송할 수 있습니다.

  2. 프로젝트

    빈 배치와 해가 없는 작은 판을 확인하고 잘못된 크기를 거부하며 행, 열과 대각선을 검증합니다.

  3. 적용하기 전에 검토하세요

    실제 동작을 예상 결과와 비교하세요. 검사가 실패하면 다음 변경을 하기 전에 원인을 조사하세요.

작업 흐름

제한된 퀸 배치

작업 흐름 ↗
작업 흐름
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
AI 코딩 작업 공간

탐색 코드에 유효한 결과의 정의를 명확히 주세요

QueenVellum은 탐색 루틴과 출력이 충족해야 할 조건을 검토하는 개발자를 위한 Windows용 AI 코딩 작업 공간입니다. 프로젝트 폴더에서 시작해 해로 인정하는 것, 지원 입력, 빈 결과의 표현 방식을 설명하세요. 연결된 보조 도구가 현재 코드를 살펴보고 그 계약에 맞는 변경을 준비하도록 도울 수 있습니다.

한도가 있는 퀸 배치 작업은 이 질문들을 구체화합니다. 기존의 보드 크기 0부터 8까지인 예시로 제약과 출력 구조 검토를 요청하세요. 수정안을 수용하기 전에 빈 배치와 유효한 배치가 없는 보드의 차이를 논의하세요. 핵심은 대화 내내 의미를 명확히 유지하며 자체 탐색 코드를 개발하고 시험하는 것입니다.

결과 개수만 확인하지 말고 프로젝트 테스트에서 반환 구조를 살펴보세요. 필요한 각 제약을 검증하고 잘못된 입력 사례를 실행하며 코드 변경을 원래 작업과 비교하세요. QueenVellum은 지원되는 OpenAI 호환 또는 Anthropic 연결을 허용하며 엔드포인트가 제공한다면 필터링 없는 모델도 사용할 수 있습니다. 필요한 인증 정보를 제공하고 모델 컨텍스트와 도구 지원을 확인하세요. 설득력 있는 설명도 구현과 출력이 요구 사항에 맞게 검토되기 전에는 제안일 뿐입니다.

제약 탐색 작업 검토

테스트는 개수와 각 반환 해 중 무엇을 확인해야 하나요?

적절한 경우 둘 다 사용하세요. 개수가 맞아도 개별 출력은 잘못되거나 중복될 수 있습니다. 해의 의미를 테스트하도록 각 배치를 필요한 제약과 대조하고 알려진 작은 사례를 비교하세요.

크기 0은 어떻게 표현해야 하나요?

규칙을 명시하세요. 기존 시나리오는 빈 배치 하나를 포함하며 이는 해가 없는 것과 다릅니다. 리팩터링으로 애플리케이션이 구분해야 할 두 결과가 합쳐지지 않도록 호출 코드의 해석을 검토하세요.

정리 중 지원 보드 크기를 늘려도 되나요?

자체 검토가 필요한 별도 요구 사항으로 다루세요. 현재 예시에는 한도가 있습니다. 범위를 바꾸면 예상 작업량과 출력 크기가 달라지므로 작은 성공 사례로 더 큰 입력 지원을 추론하지 마세요.

다시 작성한 탐색 루틴은 어떻게 검토하면 좋나요?

알려진 작은 사례, 거부되는 입력, 구조 검증을 함께 유지하세요. 각 분기가 보존하는 제약을 설명하도록 요청하고 그 설명을 제안 소스 및 직접 실행한 테스트 결과와 비교하세요.

Windows용 다운로드 ↗

QueenVellum · 업데이트 2026-10-25