Numerais romanos canônicos
Formate um inteiro de 1 a 3999 como numeral romano canônico em maiúsculas.
def roman_numeral(n):
if type(n) is not int or not 1 <= n <= 3999:
raise ValueError("roman.range")
values = [(1000,"M"),(900,"CM"),(500,"D"),(400,"CD"),
(100,"C"),(90,"XC"),(50,"L"),(40,"XL"),
(10,"X"),(9,"IX"),(5,"V"),(4,"IV"),(1,"I")]
parts = []
for value, symbol in values:
count, n = divmod(n, value)
parts.append(symbol * count)
return "".join(parts)| Projeto | Verifique formas subtrativas como 4 e 900, rejeitando zero, números fora do intervalo e valores não inteiros. |
|---|---|
| Revise antes de aplicar | Compare o comportamento real com o resultado esperado. Se uma verificação falhar, investigue a causa antes de fazer outras alterações. |
| 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. |
def roman_numeral(n):
if type(n) is not int or not 1 <= n <= 3999:
raise ValueError("roman.range")
values = [(1000,"M"),(900,"CM"),(500,"D"),(400,"CD"),
(100,"C"),(90,"XC"),(50,"L"),(40,"XL"),
(10,"X"),(9,"IX"),(5,"V"),(4,"IV"),(1,"I")]
parts = []
for value, symbol in values:
count, n = divmod(n, value)
parts.append(symbol * count)
return "".join(parts)Dê ao formatador um contrato confiável para seus chamadores
NumeralHaven oferece um ambiente de programação para Windows em que você discute detalhes de implementação com um modelo de IA conectado. A formatação é um bom ponto de partida, pois uma pequena função pode carregar regras visíveis do produto. Descreva a entrada aceita e a saída exata antes de pedir alterações e inclua o código que apresenta o resultado ao usuário.
O exemplo de projeto fornecido é um formatador de numerais romanos. Você pode pedir ao assistente que revise o intervalo numérico suportado e as formas subtrativas, depois explique como os chamadores devem tratar valores rejeitados. O objetivo é desenvolver seu próprio código com expectativas claras, sem presumir que o ambiente oferece um serviço pronto de conversão de numerais.
Com o contrato explícito, inspecione se a edição sugerida muda a grafia da saída, os tipos aceitos ou o comportamento de falha. Execute casos de teste próximos aos limites do intervalo e formas subtrativas representativas com as ferramentas do projeto. Confira também o fluxo de exibição ao redor para que um valor inválido não se torne um campo inexplicavelmente vazio ou um rótulo enganoso na interface.
Para trabalhar com assistência de modelos, conecte um endpoint compatível com OpenAI ou da Anthropic e forneça credenciais quando exigidas. Um modelo de IA sem filtros é uma opção se o serviço o oferecer. Sua capacidade de contexto, disponibilidade de ferramentas e restrições de resposta continuam específicas do servidor e do modelo selecionados; a revisão segue fazendo parte do desenvolvimento.
Antes de alterar um formatador de valores
Por que incluir o chamador do formatador na solicitação?
O chamador decide como um valor rejeitado ou uma string formatada chega à interface. Inclua esse fluxo para que o assistente explique o efeito de um retorno ou de uma exceção alterados, além da conversão interna.
Quais exemplos tornam preciso um requisito de formatação?
Forneça valores aceitos com suas strings esperadas exatas, além dos valores que devem ser rejeitados. Para numerais romanos, inclua limites do intervalo e formas subtrativas. Esses casos evidenciam as convenções de saída antes de qualquer implementação ser proposta.
Um formatador deve aceitar silenciosamente texto numérico?
Somente se o contrato da aplicação exigir essa conversão. Declare explicitamente os tipos aceitos e revise onde deve ocorrer a análise da entrada. Uma coerção conveniente dentro da formatação pode ocultar um erro do chamador ou mudar como valores inválidos chegam ao usuário.
Outro modelo pode mudar a saída exigida do formatador?
Trocar o modelo conectado não deve mudar seus requisitos declarados. Mantenha os mesmos casos de teste e regras de aceitação ao comparar propostas. Avalie cada edição segundo essas regras, sem tratar a convenção preferida de um modelo como autoridade.
NumeralHaven · Atualizado 2026-10-25