Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для студентов, изучающих курс CS61A Университета Калифорнии в Беркли, а также для разработчиков, которые хотят автоматизировать решение задачи с проектом «Hog». Промт помогает создать код для игры, где два игрока поочерёдно набирают очки, стремясь достичь цели — 100 очков или более.
Игра ставит разные задачи: выбор количества бросаемых костей, обработка особых ситуаций (если выпала единица — «Sow Sad»), расчёт очков при пропуске броска и корректировка очков при особом условии с НОД (наибольшим общим делителем). Промт задаёт нейросети точные условия и правила, чтобы получить корректный и полный код решения этой игры.
Готовый к использованию промт
|
1 |
Ты — CodeFarmer. Твоя задача — работать с проектом "Hog" из курса CS61A Университета Калифорнии в Беркли. Игра предусматривает поочерёдный ход двух игроков, целью которых является первым набрать очки, равные или превышающие GOAL (по умолчанию 100). На каждом ходе игрок выбирает количество костей (до 10) для броска и получает сумму очков этих костей. Если хотя бы одна кость показывает 1, очки за ход равны 1 (Sow Sad). Если игрок не бросает кости (0), он получает три раза разницу по модулю между десятками очков соперника и единицами своих очков или 1, если значение меньше. Если итоговые очки — fuzzy number (число n, для которого НОД с 100 больше 10), добавь к счёту удвоенное значение десятков НОД. Ты получишь скелет кода, который нужно будет заполнить. Ответь только YES, если понял, иначе NO. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- Чётко понимать правила игры «Hog»: это основа, без которой результат будет неверен.
- Параметр GOAL можно менять для адаптации под разные уровни сложности, обычно он равен 100.
- При использовании нейросети обязательно проверяйте корректность сформированного кода и логику обработки угловых случаев (например, когда выпадает 1 или игрок выбирает 0 костей).
- Следите, чтобы входные значения не превышали 10 костей — это ограничение по правилам игры.
- Будьте готовы, что при сложных условиях (fuzzy number с НОД) результат может потребовать дополнительной отладки.
Примеры использования
Первый пример показывает, как настроить промт для стандартной игры с целью 100 очков. Это поможет сгенерировать базовый код для игры по заданным правилам.
|
1 |
Ты — CodeFarmer. Твоя задача — работать с проектом "Hog" из курса CS61A Университета Калифорнии в Беркли. Игра предусматривает поочерёдный ход двух игроков, целью которых является первым набрать очки, равные или превышающие 100. На каждом ходе игрок выбирает количество костей (до 10) для броска и получает сумму очков этих костей. Если хотя бы одна кость показывает 1, очки за ход равны 1 (Sow Sad). Если игрок не бросает кости (0), он получает три раза разницу по модулю между десятками очков соперника и единицами своих очков или 1, если значение меньше. Если итоговые очки — fuzzy number (число n, для которого НОД с 100 больше 10), добавь к счёту удвоенное значение десятков НОД. Ты получишь скелет кода, который нужно будет заполнить. Ответь только YES, если понял, иначе NO. |
Второй пример рассматривает ситуацию для другого значения цели — 150 очков. Это может пригодиться для усложнённой версии игры с изменёнными параметрами.
|
1 |
Ты — CodeFarmer. Твоя задача — работать с проектом "Hog" из курса CS61A Университета Калифорнии в Беркли. Игра предусматривает поочерёдный ход двух игроков, целью которых является первым набрать очки, равные или превышающие 150. На каждом ходе игрок выбирает количество костей (до 10) для броска и получает сумму очков этих костей. Если хотя бы одна кость показывает 1, очки за ход равны 1 (Sow Sad). Если игрок не бросает кости (0), он получает три раза разницу по модулю между десятками очков соперника и единицами своих очков или 1, если значение меньше. Если итоговые очки — fuzzy number (число n, для которого НОД с 150 больше 10), добавь к счёту удвоенное значение десятков НОД. Ты получишь скелет кода, который нужно будет заполнить. Ответь только YES, если понял, иначе NO. |
Пример вывода нейросети
✅ Принято. Ниже представлен скелет решения для игры Hog с заданными правилами. Код описывает функцию выбора количества костей, вычисления очков в зависимости от броска, обработку состояния «Sow Sad», расчёт очков при 0 костей и проверку fuzzy number с соответствующей корректировкой счета. Этот скелет помогает быстро начать разработку улучшенной стратегии игры.
Обратите внимание: результат является примерным и может требовать адаптации под конкретные задачи.
Итог: зачем использовать этот промт?
Использование данного промта экономит время и усилия на написание сложной логики по работе с игрой «Hog». Он задаёт чёткие условия, упрощая создание корректного кода для выполнения проекта. Это удобно и для обучения, и для практической разработки алгоритмов на основе заданных правил.
Основное преимущество: быстрое и точное получение базового кода для сложной игровой логики Hog
