Liệt kê tam giác vuông nguyên nguyên thủy có cạnh huyền không vượt giới hạn từ không đến 500.
from math import gcd
def primitive_triples(limit):
if type(limit) is not int or not 0 <= limit <= 500:
raise ValueError("hypotenuse.limit")
result, m = [], 2
while m * m + 1 <= limit:
for n in range(1, m):
c = m * m + n * n
if c <= limit and (m - n) % 2 and gcd(m, n) == 1:
a, b = sorted((m * m - n * n, 2 * m * n))
result.append((a, b, c))
m += 1
return sorted(result, key=lambda t: (t[2], t[0], t[1]))So sánh hành vi thực tế với kết quả mong đợi. Nếu kiểm tra thất bại, tìm nguyên nhân trước khi sửa tiếp.
Cấu hình endpoint tương thích OpenAI hoặc Anthropic bằng URL cơ sở và khóa API nếu cần. Kiểm tra kết nối. Máy chủ mô hình cục bộ phải đang chạy; công cụ từ xa có thể truyền dữ liệu riêng.
Kiểm tra kết quả rỗng và 3-4-5, bỏ các bội số và trả mỗi bộ ba một lần với hai cạnh góc vuông được sắp thứ tự.
from math import gcd
def primitive_triples(limit):
if type(limit) is not int or not 0 <= limit <= 500:
raise ValueError("hypotenuse.limit")
result, m = [], 2
while m * m + 1 <= limit:
for n in range(1, m):
c = m * m + n * n
if c <= limit and (m - n) % 2 and gcd(m, n) == 1:
a, b = sorted((m * m - n * n, 2 * m * n))
result.append((a, b, c))
m += 1
return sorted(result, key=lambda t: (t[2], t[0], t[1]))TripleMistral cung cấp không gian lập trình AI trên Windows để phát triển các thành phần tính toán nhỏ cần phù hợp với ứng dụng lớn hơn. Bắt đầu với kết quả kỳ vọng và giới hạn đầu vào, rồi yêu cầu trợ lý kiểm tra mã dự án sẽ gọi thành phần đó. Cuộc trao đổi lập trình hữu ích bao quát cả cấu trúc trả về và hành vi khi thất bại, cùng phép tính tạo ra giá trị.
Nhiệm vụ dựa trên triples.py có thể xem xét việc liệt kê có giới hạn các bộ ba Pythagore nguyên thủy. Yêu cầu mô hình giải thích mối liên hệ giữa giới hạn được chọn, thứ tự kết quả và mã gọi, rồi rà soát sửa đổi đề xuất bằng vài ví dụ có thể kiểm tra thủ công. Mục đích không phải biến trang chủ thành bài học toán, mà là cho thấy yêu cầu chính xác trở thành thành phần bạn có thể kiểm tra và kiểm thử như thế nào.
Chạy các kiểm tra dự án quanh đầu vào nhỏ nhất có ý nghĩa và giới hạn trên được chấp nhận. Xác nhận phần tử trùng lặp và thứ tự phù hợp với quy ước trước khi dùng kết quả ở nơi khác. TripleMistral có thể kết nối với điểm cuối tương thích OpenAI hoặc Anthropic được hỗ trợ, bao gồm mô hình không lọc nếu có cung cấp. Có thể cần thông tin xác thực; mô hình và máy chủ được chọn quyết định chính sách, dung lượng ngữ cảnh và công cụ. Tách việc xác minh khỏi mô tả của mô hình: lời giải thích tự tin không chứng minh rằng phép liệt kê đầy đủ.
Ghi rõ thứ tự là một phần của quy ước hay chỉ là chi tiết triển khai. Nếu nơi sử dụng hiển thị hoặc so sánh chuỗi kết quả, hãy kiểm thử rõ thứ tự yêu cầu trước khi chấp nhận tái cấu trúc làm đổi cách tích lũy kết quả.
Chọn đầu vào nhỏ có kết quả kỳ vọng bạn có thể tự liệt kê độc lập, rồi so sánh toàn bộ đầu ra. Cũng rà soát điều kiện sinh kết quả, vì bước loại trùng có thể che giấu công việc lặp lại hoặc quy tắc nền tảng sai.
Phân biệt đầu vào hợp lệ không có kết quả với đầu vào ngoài quy ước hỗ trợ. Cho trợ lý biết trường hợp nào phải bị từ chối, rồi kiểm thử phản ứng của mã gọi để tham số không hợp lệ không âm thầm trông như phép tính thành công có kết quả rỗng.
Ví dụ cung cấp nhiệm vụ phát triển cụ thể, không phải danh mục công cụ tích hợp. Đưa vào dự án và yêu cầu của bạn, kiểm tra đề xuất và dùng các kiểm tra phù hợp với thành phần cũng như môi trường nó sẽ chạy.
TripleMistral · Cập nhật 2026-10-25