NNumeralHaven
Yapay zekâ ile kod çalışma alanı

Kanonik Roma rakamları

1 ile 3999 arasındaki bir tam sayıyı kanonik büyük harfli Roma rakamına dönüştürün.

● ● ●NumeralHaven●
İş akışları · Kanonik Roma rakamları ×
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)
✳Kanonik Roma rakamları
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi
Proje4 ve 900 gibi çıkarmalı biçimleri denetleyip sıfırı, aralık dışı sayıları ve tam sayı olmayan değerleri reddedin.
Uygulamadan önce inceleyinGerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
ModellerTemel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
İş akışları

Kanonik Roma rakamları

İş akışları ↗
İş akışları
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)
Yapay zekâ ile kod çalışma alanı

Biçimlendiriciye çağıranlarının güvenebileceği bir sözleşme verin

NumeralHaven, bağlı bir yapay zekâ modeliyle uygulama ayrıntılarını görüşmek için Windows üzerinde bir kodlama çalışma alanı sunar. Biçimlendirme çalışmaları yararlı bir başlangıçtır; küçük bir işlev, ürünün görünür kurallarını taşıyabilir. Değişiklik istemeden önce kabul edilen girdiyi ve kesin çıktıyı açıklayın; sonucu kullanıcıya sunan kodu da dahil edin.

Sunulan proje örneği bir Roma rakamı biçimlendiricisidir. Asistandan desteklediği sayı aralığını ve çıkarmalı gösterimleri incelemesini, ardından çağıranların reddedilen değerleri nasıl ele alması gerektiğini açıklamasını isteyebilirsiniz. Amaç, çalışma alanının hazır bir rakam dönüştürme hizmeti sunduğunu varsaymak değil, kendi kodunuzu açık beklentilerle geliştirmektir.

Sözleşme netleşince önerilen düzenlemenin çıktının yazımını, kabul edilen türleri veya başarısızlık davranışını değiştirip değiştirmediğini inceleyin. Proje araçlarınızla aralık sınırlarının çevresindeki ve temsili çıkarmalı gösterimlere ait test verilerini çalıştırın. Geçersiz bir değerin arayüzde açıklanamayan bir boşluğa veya yanıltıcı bir etikete dönüşmemesi için çevresindeki görüntüleme akışını da kontrol edin.

Model destekli çalışma için OpenAI uyumlu veya Anthropic uç noktası bağlayın ve gerektiğinde kimlik bilgilerini sağlayın. Hizmet sunuyorsa filtresiz bir yapay zekâ modeli seçeneği vardır. Bağlam kapasitesi, araç kullanılabilirliği ve yanıt kısıtlamaları seçtiğiniz sunucuya ve modele özgü kalır; inceleme, geliştirme iş akışının bir parçası olmaya devam eder.

Bir değer biçimlendiricisini değiştirmeden önce

Biçimlendiriciyi çağıran kodu neden isteğe eklemeliyim?

Reddedilen bir değerin veya biçimlendirilmiş dizenin arayüze nasıl ulaştığına çağıran kod karar verir. Asistanın yalnızca dahili dönüşümü değil, değişen dönüş değerinin veya istisnanın etkisini de açıklayabilmesi için bu akışı dahil edin.

Hangi örnekler biçimlendirme gereksinimini kesinleştirir?

Kabul edilen değerleri tam olarak beklenen dizeleriyle, ayrıca reddedilmesi gereken değerleri verin. Roma rakamı görevi için aralık sınırlarını ve çıkarmalı gösterimleri ekleyin. Bu test verileri, herhangi bir uygulama önerilmeden önce çıktı kurallarını görünür kılar.

Bir biçimlendirici sayısal metni sessizce kabul etmeli mi?

Yalnızca uygulamanızın sözleşmesi bu dönüşümü gerektiriyorsa. Kabul edilen türleri açıkça belirtin ve ayrıştırmanın nereye ait olduğunu inceleyin. Biçimlendirme içindeki kullanışlı bir tür dönüşümü, çağıran kodun hatasını gizleyebilir veya geçersiz değerlerin kullanıcıya ulaşma biçimini değiştirebilir.

Farklı bir model biçimlendiricinin gerekli çıktısını değiştirebilir mi?

Bağlı modeli değiştirmek, belirttiğiniz gereksinimleri değiştirmemelidir. Önerileri karşılaştırırken aynı test verilerini ve kabul kurallarını koruyun. Modelin tercih ettiği kuralı yetkili saymak yerine her düzenlemeyi bu kurallara göre değerlendirin.

Windows için indir ↗

NumeralHaven · Güncellendi 2026-10-25