Моделі
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
NimClover допомагає аналізувати зменшення куп за перемоги останнім об’єктом і перевіряти інваріант xor.
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
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