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.
NimClover ayuda a examinar reducciones de montones bajo la regla de ganar con el último objeto y comprobar el invariante xor.
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.
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
def nim_move(piles):
if type(piles) not in (list, tuple) or len(piles) > 128 or any(type(v) is not int or not 0 <= v <= 10**9 for v in piles):
raise ValueError("nim.piles")
balance = 0
for pile in piles:
balance ^= pile
if balance == 0:
return None
for index, pile in enumerate(piles):
reduced = pile ^ balance
if reduced < pile:
return index, reduced