프로젝트
음수 나머지와 빈 입력을 시험하고 불리언 성분이나 공약수를 거부하면서 최소 비음수 해와 결합 주기를 반환합니다.
AI 코딩 작업 공간
쌍별 서로소 합동식 병합
나머지가 ±10^9 이내이고 법이 2부터 10^6까지인 쌍마다 서로소인 합동식 최대 8개를 결합합니다.
● ● ●Congrua●
작업 흐름 · 쌍별 서로소 합동식 병합 ×
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
✳쌍별 서로소 합동식 병합
✓ 변경 사항적용하기 전에 검토하세요 ↗
작업 공간 예시 화면
적용하기 전에 검토하세요
실제 동작을 예상 결과와 비교하세요. 검사가 실패하면 다음 변경을 하기 전에 원인을 조사하세요.
모델
기본 URL과 필요한 API 키로 OpenAI 호환 또는 Anthropic 엔드포인트를 설정하고 연결을 테스트하세요. 로컬 모델 서버는 실행 중이어야 합니다. 원격 도구는 데이터를 별도로 전송할 수 있습니다.
작업 흐름
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
지원하지 않는 조합을 호출부에 명확히 알리세요
Congrua는 공통 가정 아래 여러 입력을 결합하는 변경을 위한 Windows AI 코딩 작업 공간입니다. 프로젝트를 열고 모델에게 구현 변경을 요청하기 전에 지원되는 조합을 명시하세요. 유용한 결과는 허용 결과와 거부 사례 모두 애플리케이션 계약에 맞는 코드입니다.
예를 들어 법들이 쌍마다 서로소여야 하는 합동 조건 병합을 검토하도록 요청하세요. 유효한 조합과 그 가정을 벗어나는 조합을 제공하고 모델에게 검증과 호출부 동작을 살펴보도록 요청하세요. 작업 공간에 범용 수학 해법이 내장되어 있다고 암시하지 않고 범위가 한정된 프로젝트 작업을 정할 수 있습니다.
제안된 패치에 지원하지 않는 입력을 그럴듯한 답으로 바꾸는 조용한 대체 처리가 있는지 읽어 보세요. 호출부에는 근삿값이나 임의 결과보다 명확한 거부가 필요할 수 있습니다. 관련 테스트를 실행하고 허용 출력이 제공한 모든 조건을 충족하는지 확인하며 애플리케이션이 실패한 조합을 사용자에게 어떻게 표시하는지 살펴보세요.
Congrua는 지원되는 OpenAI 호환 또는 Anthropic 엔드포인트에 연결하며 필요하면 인증 정보를 사용합니다. 연결을 통해 제공되는 경우 Abliterated AI 모델을 선택하세요. 제한, 컨텍스트 한도, 도구는 모델과 서버에 달려 있습니다. 그 도움으로 코드를 개발하고 검토한 다음 실제 결과는 직접 평가하세요.
다중 입력 제약 변경 확인
모델이 지원하지 않는 조합을 자동으로 일반화해야 하나요?
더 넓은 계약을 요청하고 그 결과를 검토할 때만 그렇습니다. 먼저 현재 구현이 입력을 거부하는 이유를 파악하세요. 일반화에는 다른 로직과 호출부 동작이 필요할 수 있으므로 기존 가정 내 수정과 분리하세요.
허용된 결합 결과는 어떻게 검증하나요?
대표 조건 하나만이 아니라 모든 입력 조건과 대조하세요. 독립적인 예상 예제도 사용하세요. 그럴듯한 값에 잘못된 부가 정보가 붙을 수 있으므로 호출부가 의존한다면 결합 주기나 다른 반환 메타데이터도 검토하세요.
가정이 충족되지 않으면 애플리케이션이 무엇을 보여 줘야 하나요?
지원하지 않는 입력과 내부 실패를 구분하는 명확한 결과를 선택하세요. 모델에게 거부를 인터페이스나 API 응답까지 추적하도록 요청하세요. 그런 다음 실패한 조합이 유효한 결과로 표시되지 않도록 그 경로를 테스트하세요.
모델을 압도하지 않으면서 도움이 되는 맥락은 무엇인가요?
먼저 결합 함수, 검증, 호출부 하나, 작은 테스트 사례를 제공하세요. 컨텍스트 용량은 엔드포인트에 따라 달라집니다. 도구의 대상도 검토하세요. 별도로 실행하는 로컬 모델 서버가 연결된 모든 도구를 로컬로 만들지는 않습니다.
Congrua · 업데이트 2026-10-25