1、核心思路把一次性完成的编程任务拆成“理解需求—设计—分模块实现—测试—联调—修复”的连续流程流程总览阅读 README - 需求总结与任务优先级划分 - 按模块分别开发与单元测试 - 整体联调 - 根据bug进行修复2、具体流程2.1 阅读readme需求总结与任务划分先让AI阅读README输出题目目标和最终交付物输入、输出以及约束条件已有代码结构和可复用部分运行方式、测试方式和验收标准不明确或存在风险的地方然后按优先级拆分需求核心任务不完成就无法通过主流程的基础能力重要任务影响主要功能完整性的拓展能力优化任务边界增强、代码质量、性能和体验优化先保证核心任务在根据时间处理任务二和任务三避免一开始陷入细节角色资深系统架构师。 任务阅读项目根目录的 README.md 和现有代码结构不要写任何代码。 输出要求严格按以下格式输出到 problem.md 1. 目标与交付物用一句话说清最终产出。 2. 输入/输出/约束明确数据格式、边界值如最大长度、运行环境限制。 3. 现有资产列出 utils/ 或 common/ 中可复用的函数及接口。 4. 运行与验收启动命令、测试命令、评分标准如通过率要求。 5. 风险与澄清点凡是描述模糊的地方必须标记 [待确认]严禁假设。 完成后按 MoSCoW 原则拆分需求 - P0 核心主流程必须打通的基础能力。 - P1 重要错误重试、边界处理等完善功能。 - P2 优化代码优雅性、日志、性能微调。2.2 设计文档实现路径写代码前让AI 生成并确认设计文档至少包括总体方案和技术选型模块拆分和目录结构每个模块的职责和依赖关系类、函数、接口/API 设计数据结构、状态流转和异常处理开发顺序与每一步的验收标准测试策略和关键测试场景明确要求不同职责拆分到不同的python文件中不要把所有逻辑写在一个文件里角色Python 技术专家追求简洁高效的工程结构。 任务基于 problem.md 设计实现方案要求优先考虑稳定交付而不是最复杂高端输出到 task.md。 硬性条件方案至少包括 1、总体方案和技术选型 2、模块拆分和目录结构 3、每个模块的职责和依赖关系 4、类、函数、接口设计 5、数据结构、状态流转和异常处理 6、开发顺序和每一步的验收标准 7、测试策略和关键测试场景2.3 每个模块单独开新会话开发一次只处理一个模块并把设计文档中对应的内容提供给AI说明当前模块的目标、输入输出和接口约束按设计实现代码保持与其他模块的接口一致同步编写该模块的单元测试和基础测试运行格式检查、类型检测和测试记录结果新会话有助于减少上下文干扰角色高级 Python 工程师追求一次性交付高质量代码。 任务完成模块 [模块名] 的全部开发代码 单元测试仅输出最终产物。 请按以下内部工作流自行执行 1. 先根据 task.md 定义该模块的 Schema 和自定义异常类。 2. 实现主路径逻辑以及必要的异常捕获。 3. 编写对应的 pytest 单元测试覆盖正常场景和至少 2 个边界异常场景。 4. 在输出前在脑海中模拟运行测试确保主用例逻辑无误。 输出格式 - 第一部分实现代码例如 src/processors/calculator.py - 第二部分测试代码例如 tests/test_calculator.py - 第三部分简要的自检说明标注已覆盖了哪些关键场景 约束严禁在输出中询问“是否继续”或“请确认”直接给出最终完整代码。2.4 当前模块通过测试再进入下一个模块先确认当前模块的主流程和边界条件测试失败时优先定位根本原因不要直接堆叠补丁修复后重新运行相关测试确保没有引入回归更新设计文档和接口说明保持文档与代码同步2.5 全部完成后整体联调新开会话进行整体检查模块之间的接口、参数和返回值是否一致主流程能否从入口顺利跑通配置、文件路径和环境变量是否正确异常处理、日志和资源释放是否完整基础测试、集成测试是否通过是否存在重复代码、单文件过大或未实现的TODO联调阶段主要验证“模块组合后能不能工作”而不是重新设计全部代码角色测试架构师。 任务检查所有模块的装配与端到端流程。 检查清单请逐项验证并输出结果 1. 入口检查main.py 能否正确调用 orchestrator 或 core.process() 2. 依赖检查是否存在循环 import模块间是否通过参数传值而非全局变量 3. 资源释放打开的文件流是否使用了 with 上下文管理器 4. 冒烟测试用题目提供的示例数据跑一遍完整流程记录输出是否一致。 5. 代码健康度是否有未使用的 import、硬编码的绝对路径、超过 100 行的巨型函数2.6 提交判分提交后看判分结果把失败测试点、错误信息和复现条件原样给AI让AI解释失败原因和涉及的代码路径要求给最小范围的修复方案修复后运行失败用例及相关回归测试再次提交重复验证直到核心测试通过不要只根据测试每次猜测问题要结合完整报错、输入输出和调用链分析角色高级故障排查专家。 任务针对评测机返回的失败点进行根因分析与修复。 请粘贴以下信息 - 测试用例输入[粘贴数据] - 期望输出[粘贴预期] - 实际输出与错误栈[粘贴完整报错] 分析要求 1. 先解释根本原因是数据类型错了、索引越界、还是浮点数精度问题。 2. 给出最小改动的修复代码并说明该改动为什么不会破坏其他 P0 功能。 3. 将该失败用例补充到对应的单元测试中防止回归。别人实际情况使用的提示词 1、我们可以看到提交后判题系统一共会检测59个用例你目前自测的只有20多 而且判题系统的复杂用例的18个目前只过了一个说明现在在复杂场景的逻辑下远远不足 你再根据 README.md 检查一下 sample_testcases/run_sample_testcases.py 有什么完善的用例 2、你根据这个log首先检查一下是脚本 sample_testcases/run_sample_testcases.py 和 readme.md 不一致的问题 还是确实 main.py 里实现存在问题