Proyecto
Prueba residuos negativos y entrada vacía, rechaza booleanos o factores comunes y devuelve la menor solución no negativa con su período.
Espacio de programación con IA
Unión de congruencias coprimas por pares
Combina hasta ocho congruencias con residuos dentro de ±10^9 y módulos coprimos por pares de 2 a 10^6.
● ● ●Congrua●
Flujos de trabajo · Unión de congruencias coprimas por pares ×
import math
def merge_congruences(pairs):
if type(pairs) is not list or len(pairs) > 8:
raise ValueError("crt.input")
answer, period = 0, 1
for pair in pairs:
if type(pair) not in (list, tuple) or len(pair) != 2 or any(type(x) is not int for x in pair):
raise ValueError("crt.pair")
residue, modulus = pair
if abs(residue) > 10**9 or not 2 <= modulus <= 10**6 or math.gcd(period, modulus) != 1:
raise ValueError("crt.modulus")
step = ((residue-answer)*pow(period, -1, modulus)) % modulus
answer += period*step
period *= modulus
answer %= period
return answer, period
✳Unión de congruencias coprimas por pares
✓ CambiosRevisa antes de aplicar ↗
Vista ilustrativa
Revisa antes de aplicar
Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Flujos de trabajo
import math
def merge_congruences(pairs):
if type(pairs) is not list or len(pairs) > 8:
raise ValueError("crt.input")
answer, period = 0, 1
for pair in pairs:
if type(pair) not in (list, tuple) or len(pair) != 2 or any(type(x) is not int for x in pair):
raise ValueError("crt.pair")
residue, modulus = pair
if abs(residue) > 10**9 or not 2 <= modulus <= 10**6 or math.gcd(period, modulus) != 1:
raise ValueError("crt.modulus")
step = ((residue-answer)*pow(period, -1, modulus)) % modulus
answer += period*step
period *= modulus
answer %= period
return answer, period
Haz visibles para el consumidor las combinaciones no admitidas
Congrua ofrece a los desarrolladores un espacio de programación con IA para Windows destinado a cambios que combinan varias entradas bajo supuestos compartidos. Abre el proyecto e indica qué combinaciones se admiten antes de pedir al modelo un cambio de implementación. El resultado útil es un código cuyos resultados aceptados y casos rechazados coincidan con el contrato de la aplicación.
Como ejemplo, solicita una revisión de la combinación de condiciones modulares cuando los módulos deban ser coprimos dos a dos. Proporciona una combinación válida y otra fuera de ese supuesto, y pide al modelo que examine la validación y el comportamiento del consumidor. Así se establece una tarea delimitada del proyecto sin implicar que el espacio de trabajo contenga un solucionador matemático general.
Lee el cambio propuesto para detectar alternativas silenciosas que conviertan entradas no admitidas en respuestas plausibles. El consumidor puede necesitar un rechazo claro en vez de una aproximación o un resultado arbitrario. Ejecuta las pruebas pertinentes, comprueba las salidas aceptadas contra todas las condiciones suministradas y examina cómo presenta la aplicación una combinación fallida al usuario.
Congrua se conecta a endpoints compatibles con OpenAI o de Anthropic admitidos, con credenciales cuando sean necesarias. Selecciona un modelo de IA ablacionado si está disponible mediante esa conexión. Las restricciones, los límites de contexto y las herramientas siguen dependiendo del modelo y del servidor; usa su ayuda para desarrollar y examinar el código y evalúa después por ti mismo los resultados reales.
Comprobar un cambio de restricciones con varias entradas
¿Debe el modelo generalizar automáticamente una combinación no admitida?
Solo si solicitas un contrato más amplio y revisas sus consecuencias. Identifica primero por qué la implementación actual rechaza la entrada. Una generalización puede requerir una lógica y un comportamiento del consumidor distintos, así que mantenla separada de una corrección dentro de los supuestos existentes.
¿Cómo puedo verificar un resultado combinado aceptado?
Compruébalo contra cada condición de entrada y no solo contra una representativa. Usa también ejemplos esperados independientes. Revisa el período combinado u otros metadatos devueltos cuando los consumidores dependan de ellos, ya que un valor aparentemente correcto puede ir acompañado de información de apoyo incorrecta.
¿Qué debe mostrar una aplicación cuando fallan los supuestos?
Elige un resultado claro que distinga una entrada no admitida de un fallo interno. Pide al modelo que siga el rechazo hasta la interfaz o la respuesta de la API. Después prueba esa ruta para que una combinación fallida no se muestre como un resultado válido.
¿Qué contexto ayuda sin sobrecargar al modelo?
Proporciona primero la función de combinación, su validación, un consumidor y casos pequeños. La capacidad de contexto depende del endpoint. Revisa también los destinos de las herramientas: un servidor de modelos local ejecutado por separado no hace locales todas las herramientas conectadas.
Congrua · Actualizado 2026-10-25