Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
NimClover ajuda a examinar reduções de pilhas na regra de vitória pelo último objeto e verificar o invariante xor.
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
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