النماذج
اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.
مساحة عمل برمجية بالذكاء الاصطناعي
اختيار الفترات بحسب النهاية الأبكر
اختر أكبر مجموعة فرعية غير متداخلة من حتى 64 فترة نصف مفتوحة ذات أطراف صحيحة ضمن ±10^9.
● ● ●EndCadence●
سير العمل · اختيار الفترات بحسب النهاية الأبكر ×
def interval_selection(intervals):
if type(intervals) is not list or len(intervals) > 64:
raise ValueError("schedule.input")
ordered = []
for index, pair in enumerate(intervals):
if type(pair) not in (list, tuple) or len(pair) != 2 or any(type(x) is not int or abs(x) > 10**9 for x in pair):
raise ValueError("schedule.pair")
start, end = pair
if start >= end:
raise ValueError("schedule.interval")
ordered.append((end, start, index))
selected, last = [], None
for end, start, index in sorted(ordered):
if last is None or start >= last:
selected.append(index)
last = end
return selected
✳اختيار الفترات بحسب النهاية الأبكر
✓ التغييراتراجع قبل التطبيق ↗
رسم توضيحي لمساحة العمل
المشروع
اختبر الأطراف المتلامسة والنهايات المتساوية، وارفض الفترات عديمة الطول مع حفظ المدخل وإرجاع الفهارس الأصلية.
راجع قبل التطبيق
قارن السلوك الفعلي بالنتيجة المتوقعة. إذا فشل فحص، تحقّق من السبب قبل إجراء تغييرات إضافية.
سير العمل
def interval_selection(intervals):
if type(intervals) is not list or len(intervals) > 64:
raise ValueError("schedule.input")
ordered = []
for index, pair in enumerate(intervals):
if type(pair) not in (list, tuple) or len(pair) != 2 or any(type(x) is not int or abs(x) > 10**9 for x in pair):
raise ValueError("schedule.pair")
start, end = pair
if start >= end:
raise ValueError("schedule.interval")
ordered.append((end, start, index))
selected, last = [], None
for end, start, index in sorted(ordered):
if last is None or start >= last:
selected.append(index)
last = end
return selected
أبق شيفرة الجدولة وفية للهدف الذي تختار من أجله
قد يعيد إجراء جدولة مجموعة فترات صحيحة مع تحسين الشيء الخطأ. EndCadence مساحة عمل للبرمجة بالذكاء الاصطناعي على Windows لفحص هذا الفرق في مشروعك. أدخل شيفرة الاختيار والمستدعي في المحادثة، ثم اشرح ما يحاول التطبيق تعظيمه قبل طلب تغييرات.
من المهام المفيدة مراجعة الاختيار بحسب أقرب انتهاء للحصول على أكبر عدد من الفترات غير المتداخلة. اعرض على النموذج المتصل جدولا صغيرا بأطراف متلامسة وحدّد اصطلاح الفترات نصف المفتوحة. اطلب منه تتبّع الفترات المختارة والحفاظ على معرفاتها الأصلية كي يربط المستدعي النتيجة بالعناصر المقدمة.
راجع معالجة المقترح للنطاقات غير الصالحة وأزمنة الانتهاء المتساوية. افصل الهدف عن أهداف الجدولة الأخرى: فتعظيم العدد لا يثبت تعظيم القيمة أو استيفاء الأولويات. شغّل فحوص مشروعك على جداول مختارة بصورة مستقلة، بما يشمل المدخل الفارغ والفترات المتلامسة، ثم افحص كيفية عرض المعرفات المختارة أو معالجتها لاحقا.
يتصل EndCadence بنقاط مدعومة متوافقة مع OpenAI أو تابعة لـ Anthropic. يمكن لنموذج ذكاء اصطناعي متاح أزيلت منه آليات الرفض المساعدة في مراجعة التنفيذ، مع الخضوع لسلوك النموذج وقدرات الخادم. أبق الهدف المتوقع وقواعد الأطراف في الطلب كي تُقيّم التعديلات المقترحة وفق شيء أدق من جدول يبدو معقولا.
أبق شيفرة الجدولة وفية للهدف الذي تختار من أجله — أسئلة قبل التعديل
ما هدف الجدولة الذي يجب ذكره أولا؟
اشرح إن كنت تحتاج أكبر عدد من الفترات المتوافقة أم هدفا مختلفا كالقيمة الإجمالية. هذه الأهداف ليست قابلة للتبادل. تتعلق مهمة أقرب انتهاء الموضحة بالعدد ضمن عقد محدد لعدم التداخل.
هل يمكن لفترتين الالتقاء عند الطرف نفسه؟
حدّد الاصطلاح. في التفسير نصف المفتوح المستخدم في هذا المثال، يمكن لفترة أن تبدأ عند انتهاء أخرى. أدرج هذه الحالة بعينها في اختبارك كي لا ترفض المقارنة المقترحة عناصر متوافقة عن غير قصد.
لماذا نحافظ على المعرفات الأصلية بعد الترتيب؟
يحتاج المستدعي ربط الجدول المختار بالسجلات المقدمة. راجع ما إذا كانت الدالة تعيد المواضع الأصلية أم معرفا ثابتا آخر. يجب ألا يغيّر الترتيب بغرض الاختيار معنى تلك المراجع بصمت.
ماذا تفعل النطاقات غير الصالحة أثناء الاختيار؟
حدّد رفض الفترات المشوهة، بما يشمل بداية لا تسبق نهايتها، وافحص استجابة المستدعي. قد يخفي إسقاطها بصمت مشكلات المدخلات. اختبر مسار الفشل إلى جانب جدول صحيح.
EndCadence · آخر تحديث 2026-10-25