Oceń próbę pięciu małych liter ASCII: 2 oznacza dokładną pozycję, 1 przesuniętą, a 0 brak litery.
from collections import Counter
def letter_feedback(answer, guess):
if any(type(s) is not str or len(s) != 5 or any(not "a" <= c <= "z" for c in s) for s in (answer, guess)):
raise ValueError("word.lowercase")
marks, remaining = [0] * 5, Counter()
for i, (a, g) in enumerate(zip(answer, guess)):
if a == g:
marks[i] = 2
else:
remaining[a] += 1
for i, g in enumerate(guess):
if marks[i] != 2 and remaining[g]:
marks[i] = 1
remaining[g] -= 1
return marksDodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Sprawdź powtórzenia po zarezerwowaniu trafień dokładnych, odrzucając wielkie litery, znaki spoza ASCII i błędne długości.
Porównaj rzeczywiste zachowanie z oczekiwanym wynikiem. Jeśli sprawdzenie się nie powiedzie, wyjaśnij przyczynę przed kolejnymi zmianami.
from collections import Counter
def letter_feedback(answer, guess):
if any(type(s) is not str or len(s) != 5 or any(not "a" <= c <= "z" for c in s) for s in (answer, guess)):
raise ValueError("word.lowercase")
marks, remaining = [0] * 5, Counter()
for i, (a, g) in enumerate(zip(answer, guess)):
if a == g:
marks[i] = 2
else:
remaining[a] += 1
for i, g in enumerate(guess):
if marks[i] != 2 and remaining[g]:
marks[i] = 1
remaining[g] -= 1
return marksLetterRook oferuje środowisko programowania dla Windows, w którym nieformalnej regule gry można nadać precyzyjne zachowanie programu. Otwórz projekt i podaj podłączonemu modelowi przykładową turę z oczekiwaną oceną. Poproś o sprawdzenie obecnego kodu oceniania i jego wywołań przed zaproponowaniem zmiany, zwłaszcza gdy zgłoszony problem zależy od powtarzających się symboli.
Ocena pięcioliterowych słów to przydatne przykładowe zadanie. Próba może zawierać więcej wystąpień litery niż odpowiedź, więc przed prośbą o poprawkę wyjaśnij, jak dokładne trafienia wpływają na pozostałe oceny. Oceń proponowany wynik na konkretnych parach słów, a nie tylko na opisie asystenta. Reguły powinny określać implementację i wszelkie wyjaśnienia pokazywane przez aplikację.
Po przejrzeniu edycji uruchom dane testowe obejmujące dokładne trafienia, powtarzające się litery i odrzucane formy słów. Sprawdź, czy interfejs interpretuje zwróconą ocenę zgodnie z kontraktem oceniania. LetterRook łączy się z obsługiwanymi punktami końcowymi zgodnymi z OpenAI lub Anthropic, używając danych uwierzytelniających, gdy są potrzebne. Wybierz model bez filtrów, jeśli oferuje go dany punkt końcowy; serwer nadal określa obsługę kontekstu i narzędzi. Jawne podanie tury i oczekiwanego wyniku w rozmowie ułatwia ocenę każdej sugerowanej zmiany bez polegania na ogólnym twierdzeniu, że gra już działa.
Podaj odpowiedź, próbę, rzeczywistą ocenę i oczekiwaną ocenę dla każdej pozycji. Dodaj przypadek, w którym dokładne trafienia zużywają część dostępnych liter. Daje to asystentowi precyzyjną rozbieżność do prześledzenia w implementacji oceniania.
Pokazana reguła rezerwuje dokładne trafienia przed rozdzieleniem pozostałych wystąpień. Poprawka licząca każdy pasujący znak niezależnie może przyznać zbyt wiele trafień powtarzającej się literze w próbie. Sprawdź kolejność w źródle i zachowaj przykłady ujawniające ten błąd.
Istniejący przykład przyjmuje pięć małych liter ASCII. Jeśli aplikacja potrzebuje normalizacji, określ, gdzie ma ona następować, i osobno przetestuj tę granicę. Nie pozwól, aby poprawka oceniania po cichu wprowadziła inne akceptowane formy wejścia.
Potwierdź, że każdy zwrócony znacznik odpowiada zamierzonej widocznej ocenie i pozycji. Poprawne liczby wewnętrzne nadal mogą być błędnie prezentowane. Uruchom tę kontrolę obok danych testujących reguły po przeglądzie odpowiednich zmian źródeł.
LetterRook · Zaktualizowano 2026-10-25