QueenVellum объединяет ограниченный перебор и ИИ-диалог о проекте. Проверьте предложенные моделью ограничения и полные расстановки на поддерживаемых размерах доски.
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 resultБазовый URL, учётные данные и доступный сервер.
Проверьте пустую расстановку и малые доски без решений, отклоняя неверные размеры и проверяя строки, столбцы и диагонали результатов.
Сравните фактическое поведение с ожидаемым. Если проверка не проходит, разберитесь в причине перед следующими изменениями.
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 — рабочая среда программирования с ИИ для Windows для разработчиков, проверяющих поисковые процедуры и условия их результатов. Начните с папки проекта и объясните, что считается решением, какой ввод поддерживается и как приложение представляет пустой результат. Подключённый помощник может изучить текущий код и помочь подготовить изменение по этим условиям.
Задача ограниченной расстановки ферзей делает вопросы конкретными. Попросите проверить ограничения и структуру вывода на существующем примере размеров доски от нуля до восьми. Обсудите отличие пустой расстановки от доски без допустимых расстановок до принятия изменения. Цель — разрабатывать и тестировать собственный поисковый код, сохраняя его смысл явным во всём обсуждении.
В тестах проекта изучайте возвращённые структуры, а не только количество результатов. Проверьте каждое нужное ограничение, запустите случаи неверного ввода и сравните изменения кода с исходной задачей. QueenVellum допускает поддерживаемые подключения, совместимые с OpenAI, или Anthropic, включая модель без фильтров, если её предлагает конечная точка. Предоставьте нужные учётные данные и проверьте контекст модели и поддержку инструментов. Убедительное объяснение остаётся предложением, пока реализация и результаты не проверены по требованиям.
При необходимости используйте оба подхода. Количество может совпасть, даже если отдельные результаты неверны или повторяются. Проверьте каждую расстановку по ограничениям и сравните известные малые случаи, чтобы тесты проверяли смысл решения.
Явно задайте соглашение. Существующий сценарий включает пустую расстановку, что отличается от отсутствия решений. Проверьте трактовку вызывающим кодом, чтобы рефакторинг не объединил два исхода, которые приложению нужно различать.
Считайте это отдельным требованием со своей проверкой. Текущий пример ограничен. Расширение диапазона влияет на ожидаемый объём работы и размер вывода, поэтому малая успешная демонстрация не подтверждает поддержку больших значений.
Держите вместе малые известные случаи, отклоняемый ввод и структурные проверки. Попросите помощника объяснить ограничения, сохраняемые каждой ветвью, затем сравните объяснение с исходником и результатами собственного запуска тестов.
QueenVellum · Обновлено 2026-10-25