Обчисліть плоску послідовність булевих значень з AND та OR із пріоритетом AND.
def evaluate_flat(tokens):
if not tokens or len(tokens) % 2 == 0:
raise ValueError("logic.shape")
if any(type(x) is not bool for x in tokens[::2]):
raise ValueError("logic.value")
if any(x not in ("AND", "OR") for x in tokens[1::2]):
raise ValueError("logic.operator")
terms, term = [], tokens[0]
for i in range(1, len(tokens), 2):
if tokens[i] == "AND":
term = term and tokens[i + 1]
else:
terms.append(term)
term = tokens[i + 1]
return any([*terms, term])Перевірте True OR False AND False і відхиляйте порожній вхід, хибні оператори, дужки й небулеві операнди без виконання рядків.
Порівняйте фактичну поведінку з очікуваним результатом. Якщо перевірка не проходить, з’ясуйте причину перед наступними змінами.
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
def evaluate_flat(tokens):
if not tokens or len(tokens) % 2 == 0:
raise ValueError("logic.shape")
if any(type(x) is not bool for x in tokens[::2]):
raise ValueError("logic.value")
if any(x not in ("AND", "OR") for x in tokens[1::2]):
raise ValueError("logic.operator")
terms, term = [], tokens[0]
for i in range(1, len(tokens), 2):
if tokens[i] == "AND":
term = term and tokens[i + 1]
else:
terms.append(term)
term = tokens[i + 1]
return any([*terms, term])LogicStitch — середовище програмування з ШІ для Windows для розробників, яким потрібно осмислити умовну поведінку в наявному проєкті. Відкрийте папку й назвіть рішення, що дає неочікуваний результат. Підключена модель може допомогти дослідити відповідний код і обговорити цільове виправлення, а розмова збереже очікувану поведінку явною під час перевірки.
Приклад boolean_tokens.py підказує завдання з плоскими булевими виразами. У своєму застосунку запитайте, чи відповідають допустимі вхідні дані, пріоритет операторів і поведінка помилок очікуванням коду виклику. Надайте кілька виразів із відомими результатами перед запитом правок. Так приклад стає корисним контекстом проєкту, не перетворюючи головну сторінку на підручник мови й не створюючи враження, що програма містить рушій правил.
Модель ШІ без фільтрів можна вибрати, якщо вона доступна через вашу підтримувану кінцеву точку, сумісну з OpenAI, або Anthropic. Налаштуйте потрібну адресу й облікові дані та врахуйте фактичний контекст і підтримку інструментів моделі. Після перегляду правок протестуйте вирази, що відрізняють потрібну поведінку від старої, а також некоректні вхідні дані. Відокремлюйте зміни семантики виразів від очищення форматування. Підсумкова перевірка має пояснювати, які рішення змінилися, чому та як це побачить код виклику.
Використайте вираз зі змішаними підтримуваними операторами, результат якого різниться за конкуруючих тлумачень. Запишіть потрібний результат і чому застосунок його очікує. Попросіть модель простежити поточний код перед пропозицією зміни семантики.
Лише якщо це частина замовленого контракту. Додавання синтаксису змінює обсяг робіт і може вимагати іншого парсера та нового оброблення помилок. Обмежте виправлення наявних плоских виразів, якщо проєкт явно не потребує ширшої мови.
Додайте відсутні операнди, невідомі оператори та значення неправильного типу. Перевірте, як код виклику отримує кожну помилку. Помилка допоміжної функції корисна лише тоді, коли навколишній застосунок обробляє її відповідно до власного контракту.
Вона може описати видиму поведінку, але не встановити невисловлений задум. Надайте призначення правила й допустимі результати, потім порівняйте ці вимоги з реалізацією. Позначайте неоднозначні випадки як такі, що потребують рішення, а не приймайте правдоподібне тлумачення за політику.
LogicStitch · Оновлено 2026-10-25