Enumeră plasările de regine fără atacuri pe table de dimensiune zero până la opt.
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 resultConfigurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Verifică plasarea goală și cazurile mici imposibile, respingând dimensiuni invalide și controlând rânduri, coloane și diagonale.
Compară comportamentul real cu rezultatul așteptat. Dacă o verificare eșuează, cercetează cauza înainte de alte modificări.
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 resultQueenVellum este un spațiu de lucru Windows pentru programare cu IA, destinat dezvoltatorilor care verifică rutine de căutare și condițiile pe care trebuie să le respecte ieșirile lor. Începe cu dosarul proiectului și explică ce constituie o soluție, ce intrări sunt acceptate și cum reprezintă aplicația un rezultat gol. Asistentul conectat poate inspecta codul actual și ajuta la pregătirea unei modificări conform acestui contract.
O sarcină limitată de plasare a damelor concretizează aceste întrebări. Cere o analiză a restricțiilor și structurii ieșirii folosind exemplul existent cu dimensiuni ale tablei de la zero la opt. Discută diferența dintre o plasare goală și o tablă fără plasări valide înainte de a accepta revizuirea propusă. Scopul este dezvoltarea și testarea propriului cod de căutare, păstrându-i sensul vizibil pe tot parcursul conversației.
Inspectează structurile returnate în testele proiectului, nu doar numărul rezultatelor. Verifică fiecare restricție necesară, rulează cazurile cu intrări nevalide și compară modificările de cod cu sarcina inițială. QueenVellum permite conexiuni compatibile OpenAI sau Anthropic acceptate, inclusiv un model nefiltrat unde endpointul îl oferă. Furnizează datele de autentificare necesare și verifică contextul modelului și instrumentele acceptate. O explicație convingătoare rămâne o propunere până când implementarea și ieșirile sunt verificate față de cerințe.
Folosește-le pe ambele când este potrivit. Numărul poate coincide chiar dacă ieșirile individuale sunt malformate sau repetate. Verifică fiecare plasare față de restricțiile cerute și compară cazuri mici cunoscute, astfel încât testele să abordeze sensul unei soluții.
Precizează explicit convenția. Scenariul existent include o plasare goală, care diferă de lipsa soluțiilor. Verifică interpretarea apelantului pentru ca o refactorizare să nu unească două rezultate pe care aplicația trebuie să le distingă.
Tratează asta ca pe o cerință separată, cu analiză proprie. Exemplul actual este limitat. Schimbarea intervalului afectează volumul de lucru și dimensiunea ieșirii, deci nu deduce suportul pentru intrări mai mari dintr-o demonstrație mică reușită.
Păstrează împreună cazuri mici cunoscute, intrări respinse și verificări structurale. Cere asistentului să explice ce restricții păstrează fiecare ramură, apoi compară explicația cu sursa propusă și rezultatele propriei rulări de test.
QueenVellum · Actualizat 2026-10-25