Projet
Testez les résidus négatifs et le vide, rejetez booléens ou facteurs communs et renvoyez la plus petite solution positive ou nulle avec sa période.
Espace de développement avec IA
Fusion de congruences premières entre elles
Fusionnez au plus huit congruences de résidus dans ±10^9 et de modules premiers entre eux de 2 à 10^6.
● ● ●Congrua●
Méthodes de travail · Fusion de congruences premières entre elles ×
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
✳Fusion de congruences premières entre elles
✓ ModificationsVérifiez avant d’appliquer ↗
Illustration de l’espace de travail
Vérifiez avant d’appliquer
Comparez le comportement observé au résultat attendu. Si une vérification échoue, cherchez la cause avant de poursuivre les modifications.
Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Méthodes de travail
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
Rendez les combinaisons non prises en charge visibles pour l’appelant
Congrua offre aux développeurs un espace de programmation assistée par IA sous Windows pour les modifications combinant plusieurs entrées selon des hypothèses communes. Ouvrez le projet et précisez les combinaisons prises en charge avant de demander au modèle une modification d’implémentation. Le résultat utile est un code dont les résultats acceptés et les cas rejetés correspondent au contrat de l’application.
Par exemple, demandez une révision de la fusion de conditions modulaires dont les modules doivent être premiers entre eux deux à deux. Fournissez une combinaison valide et une autre ne respectant pas cette hypothèse, puis demandez au modèle d’examiner la validation et le comportement de l’appelant. Cela définit une tâche de projet délimitée sans impliquer que l’espace de travail contient un solveur mathématique général.
Examinez la correction proposée pour repérer les solutions de repli silencieuses transformant une entrée non prise en charge en réponse plausible. L’appelant peut avoir besoin d’un rejet clair plutôt que d’une approximation ou d’un résultat arbitraire. Exécutez les tests pertinents, vérifiez les sorties acceptées selon chaque condition fournie et examinez comment l’application présente une combinaison échouée à son utilisateur.
Congrua se connecte aux points de terminaison compatibles OpenAI ou Anthropic pris en charge, avec des identifiants si nécessaire. Sélectionnez un modèle d’IA ablitéré si cette connexion en propose un. Les restrictions, limites de contexte et outils dépendent du modèle et du serveur ; utilisez leur assistance pour développer et examiner le code, puis évaluez vous-même les résultats réels.
Vérifier une modification de contraintes à plusieurs entrées
Le modèle doit-il généraliser automatiquement une combinaison non prise en charge ?
Uniquement si vous demandez un contrat plus large et en examinez les conséquences. Identifiez d’abord pourquoi l’implémentation actuelle rejette l’entrée. Une généralisation peut nécessiter une autre logique et un autre comportement de l’appelant : séparez-la d’une correction dans les hypothèses existantes.
Comment vérifier un résultat combiné accepté ?
Vérifiez-le selon chaque condition d’entrée plutôt que selon une seule condition représentative. Utilisez aussi des exemples attendus indépendants. Examinez la période combinée ou les autres métadonnées renvoyées lorsque les appelants en dépendent : une valeur apparemment correcte peut être accompagnée d’informations erronées.
Que doit afficher une application lorsque les hypothèses ne sont pas respectées ?
Choisissez un résultat clair distinguant une entrée non prise en charge d’une erreur interne. Demandez au modèle de suivre le rejet jusqu’à l’interface ou à la réponse API. Testez ensuite ce chemin afin qu’une combinaison échouée ne soit pas affichée comme un résultat valide.
Quel contexte aide sans surcharger le modèle ?
Fournissez d’abord la fonction de combinaison, sa validation, un appelant et de petits jeux de test. La capacité de contexte dépend du point de terminaison. Examinez aussi les destinations des outils : un serveur de modèles local fonctionnant séparément ne rend pas tous les outils connectés locaux.
Congrua · Mis à jour 2026-10-25