Pontue um palpite ASCII de cinco letras minúsculas com 2 para exatas, 1 para deslocadas e 0 para ausentes.
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 marksConfigure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Teste repetições após reservar coincidências exatas, rejeitando maiúsculas, caracteres não ASCII ou comprimentos incorretos.
Compare o comportamento real com o resultado esperado. Se uma verificação falhar, investigue a causa antes de fazer outras alterações.
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 oferece um ambiente de programação para Windows para tornar preciso o comportamento de software de uma regra informal de jogo. Abra o projeto e dê ao modelo conectado um exemplo de jogada com as indicações esperadas. Peça que examine o código atual de pontuação e seu chamador antes de sugerir uma alteração, especialmente quando o problema relatado depende de símbolos repetidos.
As indicações de acerto para palavras de cinco letras são uma tarefa útil. Um palpite pode conter mais ocorrências de uma letra que a resposta; explique como os acertos exatos afetam as indicações restantes antes de pedir uma correção. Revise o resultado proposto com pares concretos de palavras, não apenas com o texto do assistente. As regras devem determinar a implementação e qualquer explicação exibida pela aplicação.
Após examinar as edições, execute casos de teste com acertos exatos, letras repetidas e formatos de palavra rejeitados. Verifique se a interface interpreta as indicações retornadas conforme o contrato de pontuação. LetterRook se conecta a endpoints compatíveis com OpenAI ou Anthropic aceitos, usando credenciais quando necessário. Escolha um modelo sem filtros se seu endpoint o oferecer; o servidor ainda determina o suporte a contexto e ferramentas. Manter uma jogada explícita e seu resultado esperado na conversa facilita avaliar cada alteração sugerida sem depender de uma afirmação ampla de que o jogo agora funciona.
Forneça a resposta, o palpite, as indicações reais e as esperadas para cada posição. Inclua um caso em que acertos exatos consomem algumas letras disponíveis. Isso dá ao assistente uma divergência precisa para rastrear na implementação da pontuação.
A regra ilustrada reserva os acertos exatos antes de distribuir as ocorrências restantes. Uma correção que conta cada caractere correspondente independentemente pode atribuir crédito excessivo a um palpite repetido. Verifique a sequência no código e mantenha exemplos que revelem esse erro.
O exemplo existente aceita cinco letras ASCII minúsculas. Se a aplicação precisar de normalização, defina onde ela ocorre e teste esse limite separadamente. Não deixe uma correção da pontuação introduzir silenciosamente outros formatos de entrada aceitos.
Confirme que cada marca retornada corresponde à indicação visual e à posição pretendidas. Números internos corretos ainda podem ser apresentados incorretamente. Execute essa verificação junto dos casos focados nas regras após revisar as alterações relevantes no código.
LetterRook · Atualizado 2026-10-25