lines = ['# comment', '[db]', ' host = localhost ', 'port=5432', '', '[feature]', 'enabled=true', 'enabled = false']
assert solution.solve(lines) == {'db': {'host': 'localhost', 'port': '5432'}, 'feature': {'enabled': 'false'}}

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(lines: list[str]) -> dict。lines 是简化 INI：空行和以 # 开头的行忽略；[section] 开始新 section；key=value 写入当前 section；key/value 两侧空白要去掉；同一 section 内重复 key 后者覆盖前者。返回嵌套 dict。

Output:
```python
def solve(lines: list[str]) -> dict:
    result = {}
    current_section = None

    for line in lines:
        stripped = line.strip()
        if not stripped or stripped.startswith('#'):
            continue
        if stripped.startswith('[') and stripped.endswith(']'):
            current_section = stripped[1:-1].strip()
            if current_section not in result:
                result[current_section] = {}
        elif '=' in stripped and current_section is not None:
            key, value = stripped.split('=', 1)
            key = key.strip()
            value = value.strip()
            result[current_section][key] = value

    return result
```


events = ['a credit 100', 'b debit 40', 'a credit 999', 'rev b', 'c debit 10']
assert solution.solve(events) == 90

events = ['x debit 5', 'rev y', 'rev x', 'rev x', 'z credit 7']
assert solution.solve(events) == 7

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(events: list[str]) -> int。事件格式："<id> credit <amount>" 增加余额，"<id> debit <amount>" 减少余额，"rev <id>" 撤销此前尚未撤销过的同 id 事件。重复交易 id 只保留第一次，未知撤销忽略。返回最终余额。

Output:
```python
def solve(events):
    balance = 0
    records = {}
    for ev in events:
        parts = ev.split()
        if not parts:
            continue
        if parts[0] == 'rev':
            if len(parts) != 2:
                continue
            eid = parts[1]
            if eid in records:
                typ, amt, revoked = records[eid]
                if not revoked:
                    if typ == 'credit':
                        balance -= amt
                    else:
                        balance += amt
                    records[eid] = (typ, amt, True)
        else:
            if len(parts) != 3:
                continue
            eid, op, amt_str = parts
            if op not in ('credit', 'debit'):
                continue
            try:
                amt = int(amt_str)
            except ValueError:
                continue
            if eid in records:
                continue
            records[eid] = (op, amt, False)
            if op == 'credit':
                balance += amt
            else:
                balance -= amt
    return balance
```


deps = {'build': ['lint', 'test'], 'test': ['install'], 'lint': ['install']}
assert solution.solve(deps) == [['install'], ['lint', 'test'], ['build']]

assert solution.solve({'deploy': ['build'], 'build': []}) == [['build'], ['deploy']]

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(deps: dict[str, list[str]]) -> list[list[str]]。deps 表示 task -> prerequisites。返回可并行执行的拓扑层，每层任务按字典序排序；如果存在环，返回空列表。所有只出现在 prerequisites 中的任务也要包含。

Output:
```python
def solve(deps: dict[str, list[str]]) -> list[list[str]]:
    all_nodes = set(deps.keys())
    for prereqs in deps.values():
        all_nodes.update(prereqs)

    in_degree = {node: 0 for node in all_nodes}
    adj = {node: [] for node in all_nodes}

    for task, prereqs in deps.items():
        in_degree[task] = len(prereqs)
        for prereq in prereqs:
            adj[prereq].append(task)

    queue = sorted([node for node in all_nodes if in_degree[node] == 0])
    layers = []
    processed = 0

    while queue:
        layer = queue[:]
        layers.append(layer)
        processed += len(layer)
        next_queue = []
        for u in layer:
            for v in adj[u]:
                in_degree[v] -= 1
                if in_degree[v] == 0:
                    next_queue.append(v)
        queue = sorted(next_queue)

    if processed != len(all_nodes):
        return []

    return layers
```


ops = ['put a 1', 'put b 2', 'get a', 'put c 3', 'get b', 'get a', 'get c']
assert solution.solve(2, ops) == [1, -1, 1, 3]

assert solution.solve(0, ['put a 1', 'get a']) == [-1]

assert solution.solve(1, ['put a 1', 'put a 2', 'get a']) == [2]

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(capacity: int, ops: list[str]) -> list[int]，模拟 LRU cache。ops 包含 "put key value" 和 "get key"。get 返回 value，不存在返回 -1。put 已存在 key 要更新并变成最近使用。容量为 0 时所有 get 都返回 -1。

Output:
```python
from collections import OrderedDict
from typing import List

def solve(capacity: int, ops: List[str]) -> List[int]:
    results = []
    cache = OrderedDict()

    for op in ops:
        parts = op.split()
        if parts[0] == "get":
            key = int(parts[1])
            if capacity == 0:
                results.append(-1)
            elif key in cache:
                cache.move_to_end(key)
                results.append(cache[key])
            else:
                results.append(-1)
        else:  # put
            key = int(parts[1])
            value = int(parts[2])
            if capacity == 0:
                continue
            if key in cache:
                cache.move_to_end(key)
                cache[key] = value
            else:
                if len(cache) >= capacity:
                    cache.popitem(last=False)
                cache[key] = value
    return results
```

Traceback (most recent call last):
  File "/var/folders/x_/4cht1kfj1_j31gdv5w01sgmw0000gn/T/dracobench-code-zbhmi4m3/test_solution.py", line 4, in <module>
    assert solution.solve(2, ops) == [1, -1, 1, 3]
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/private/var/folders/x_/4cht1kfj1_j31gdv5w01sgmw0000gn/T/dracobench-code-zbhmi4m3/solution.py", line 20, in solve
    key = int(parts[1])
          ^^^^^^^^^^^^^
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'a'


Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(base: dict, patch: dict) -> dict，执行 JSON Merge Patch：patch 中值为 None 表示删除该 key；两个值都是 dict 时递归合并；其他值覆盖。不能修改输入对象。

Output:
```python
def solve(base: dict, patch: dict) -> dict:
    result = {k: v for k, v in base.items()}
    for key, value in patch.items():
        if value is None:
            result.pop(key, None)
        elif isinstance(value, dict) and isinstance(result.get(key), dict):
            result[key] = solve(result[key], value)
        else:
            result[key] = value
    return result
```


assert solution.solve('1h 30m 500ms') == 5400500

assert solution.solve('2d 1h 2s') == 176402000

assert solution.solve('100ms 2s 3ms') == 2103

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(text: str) -> int，把时长字符串转换成毫秒。支持整数单位 d、h、m、s、ms，可有空格，单位可重复，顺序任意。例如 "1h 30m 500ms"。

Output:
```python
import re

def solve(text: str) -> int:
    total_ms = 0
    # 使用正则匹配数字和单位，单位可以是 ms, d, h, m, s
    pattern = re.compile(r'(\d+)\s*(ms|[dhms])')
    matches = pattern.findall(text)
    for num_str, unit in matches:
        val = int(num_str)
        if unit == 'd':
            total_ms += val * 86400000
        elif unit == 'h':
            total_ms += val * 3600000
        elif unit == 'm':
            total_ms += val * 60000
        elif unit == 's':
            total_ms += val * 1000
        elif unit == 'ms':
            total_ms += val
    return total_ms
```


assert solution.solve('{a:[(1)]}') is True

assert solution.solve("{'x': '(]'}") is True

assert solution.solve("['unterminated]") is False

assert solution.solve("\"paren \\\" ) still quoted\"") is True

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(s: str) -> bool，检查括号 ()[]{} 是否配对。单引号或双引号内部的括号忽略；反斜杠会转义引号。输入字符串可以包含普通字符。

Output:
```python
def solve(s: str) -> bool:
    stack = []
    i = 0
    n = len(s)
    in_single = False
    in_double = False
    while i < n:
        c = s[i]
        if in_single:
            if c == '\\':
                i += 2  # skip escaped char
                continue
            elif c == "'":
                in_single = False
            i += 1
        elif in_double:
            if c == '\\':
                i += 2
                continue
            elif c == '"':
                in_double = False
            i += 1
        else:
            if c == "'":
                in_single = True
            elif c == '"':
                in_double = True
            elif c in '([{':
                stack.append(c)
            elif c in ')]}':
                if not stack:
                    return False
                left = stack.pop()
                if (c == ')' and left != '(') or \
                   (c == ']' and left != '[') or \
                   (c == '}' and left != '{'):
                    return False
            i += 1
    return not stack
```


rows = [{'user':'a','ts':1,'value':'first'}, {'user':'a','ts':1,'value':'second'}]
assert solution.solve(rows) == [{'user':'a','ts':1,'value':'second'}]

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(rows: list[dict]) -> list[dict]。每行有 user、ts、value。对每个 user 保留 ts 最大的一行；若 ts 相同，保留在输入中更靠后的行。输出按 user 字典序排序。

Output:
```python
def solve(rows: list[dict]) -> list[dict]:
    best = {}
    for row in rows:
        user = row['user']
        ts = row['ts']
        if user not in best or ts >= best[user]['ts']:
            best[user] = row
    return [best[u] for u in sorted(best)]
```


Prompt:
下面代码在 total 之后再次读取数据会变成空列表。请指出根因，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的第一行函数定义>。

```python
def summarize(items=iter([1, 2, 3])):
    return sum(items)
```

Output:
根本原因：`iter([1, 2, 3])` 作为默认参数只在函数定义时求值一次，返回的迭代器在第一次 `sum(items)` 调用时就被消耗完了。后续调用时迭代器已经耗尽，`sum()` 返回 0。

最小修复：将默认值改为 `None`，在函数内部创建新的迭代器。

```python
def summarize(items=None):
    if items is None:
        items = [1, 2, 3]
    return sum(items)
```

FIX: def summarize(items=None):


Prompt:
下面代码期望统计每个用户的事件数，但所有用户计数会互相影响。请指出根因，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 defaultdict 初始化行>。

```python
from collections import defaultdict
shared = {'seen': []}
counts = defaultdict(lambda: shared)

def add(user, event):
    counts[user]['seen'].append(event)
    return counts[user]
```

Output:
根因是 `defaultdict` 的工厂函数 `lambda: shared` 始终返回同一个字典对象 `shared`，导致所有用户共享同一个 `'seen'` 列表。
最小修复：将工厂函数改为返回独立的新字典，即 `lambda: {'seen': []}`。

FIX: counts = defaultdict(lambda: {'seen': []})


Prompt:
下面分页代码会漏掉最后不足 page_size 的一页。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 range 行>。

```python
def pages(items, page_size):
    out = []
    for start in range(0, len(items) - page_size, page_size):
        out.append(items[start:start + page_size])
    return out
```

Output:
The bug is that `range(0, len(items) - page_size, page_size)` stops too early when `len(items)` is not a multiple of `page_size`.
For example, if `len(items) = 10` and `page_size = 3`, the range generates `0, 3, 6` and stops before `9`, missing the last page `[9:10]`.

**Fix:** Change the stop value to `len(items)` so the last start index is included.

FIX: `for start in range(0, len(items), page_size):`


Prompt:
下面代码期望把数字字符串按数值排序，但结果是字典序。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 return 行>。

```python
def order(ids):
    return sorted(ids)
```

Output:
Bug: `sorted(ids)` 默认按字符串字典序排序，例如 `"10" < "2"`，导致结果不符合数值顺序。
最小修复：为 `sorted` 指定 `key=int`，使比较基于整数值。
FIX: return sorted(ids, key=int)


Prompt:
下面缓存装饰器会把不同参数的调用混在一起。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 key 赋值行>。

```python
cache = {}
def memo(fn):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = fn.__name__
        if key not in cache:
            cache[key] = fn(*args, **kwargs)
        return cache[key]
    return wrapper
```

Output:
缓存装饰器的 bug 在于 `key = fn.__name__` 仅使用函数名作为缓存键，忽略了调用参数。这导致不同参数的调用共享同一个缓存结果，第一次调用后的所有调用（无论参数如何）都会返回第一次的结果。

最小修复是将参数信息也纳入缓存键，例如：
```python
key = (fn.__name__, args, tuple(sorted(kwargs.items())))
```
FIX: key = (fn.__name__, args, tuple(sorted(kwargs.items())))


Prompt:
下面代码期望浅拷贝列表后独立追加，但原列表也被修改。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 copy 行>。

```python
def append_copy(items, value):
    copied = items
    copied.append(value)
    return copied
```

Output:
Bug: `copied = items` 只是别名引用，没有创建新列表，因此对 `copied` 的修改会影响原列表。最小修复：使用浅拷贝。

FIX: copied = items.copy()


Prompt:
下面代码期望解析 JSON 字符串，但传入已经是 dict 时会报错。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 data 赋值行>。

```python
import json

def load(payload):
    data = json.loads(payload)
    return data['id']
```

Output:
`json.loads` 只接受 `str`、`bytes` 或 `bytearray`，当 `payload` 已经是 `dict` 时会抛出 `TypeError`。
最小修复是在解析前加一个类型判断：若已是 `dict`，直接使用；否则再用 `json.loads`。

```python
def load(payload):
    data = payload if isinstance(payload, dict) else json.loads(payload)
    return data['id']
```

FIX: `data = payload if isinstance(payload, dict) else json.loads(payload)`


Answer: 删除 finally 中的 return None

Answer: 去掉 finally 的 return None

Answer: 不要在 finally 里 return None

Answer: remove return None

Answer: 去掉 finally 中的 return None

Answer: 删除或替换 finally 中的 return None

Answer: 去掉 finally 中的 `return None`

Answer: 删除或替换 finally 中的 `return None`

Answer: 删除 finally 块中的 `return None`

Answer: 删除 finally 块中的 return None

Answer: 删除 finally 中的 `return None`

Answer: 删除 `finally` 块中的 `return None`

Answer: 删除 `finally` 中的 `return None`

Answer: 删除 `finally: return None`

Answer: 将 `finally:` 中的 `return None` 删除

Answer: finally 中的 return None 删除

Answer: finally: 中的 return None 删除

Answer: 删除 finally 块中的 'return None'

Answer: 删除 finally 子句中的 `return None`

Answer: 删除 finally 子句中的 return None

Answer: delete the line `return None` inside the finally block

Answer: delete the line return None inside the finally block

Answer: finally 块不应包含 return 语句

Answer: finally 块不应包含 return

Answer: finally 不应包含 return

Prompt:
下面代码期望 finally 后仍保留 try 中返回值，但实际总是返回 None。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <要删除或替换的 finally 行说明>。

```python
def read_value():
    try:
        return 42
    finally:
        return None
```

Output:
The bug is that a `return` statement inside a `finally` block overrides any return value from the `try` or `except` blocks. Therefore `finally: return None` always causes the function to return `None` instead of `42`.

Minimal fix: remove the `return` from the `finally` block so that the original return value is preserved. For example, change to `finally: pass` or simply delete the line.

FIX: delete the line `return None` inside the finally block

delete the line `return None` inside the finally block


Answer: 125

Prompt: 只回答最终数字：有 A、B、C、D 四个服务。A 每分钟处理 6 个请求，B 比 A 少 2 个，C 是 B 的 2 倍，D 是 A 和 C 的平均值。四个服务 5 分钟一共处理多少请求？

Output: 125


Answer: D

Prompt: 只回答一个字母：五个任务 A、B、C、D、E 排队。A 必须在 B 前，B 必须在 C 前；D 不能在两端；E 必须紧挨在 C 后面。在所有满足条件的队列中，按字典序最小的队列第三个任务是谁？

Output: D


Answer: 0

Prompt: 只回答最终数字：一个 4 位二进制数从 1011 开始，先左移一位并只保留低 4 位，再与 0110 做异或，最后转成十进制。结果是多少？

Output: 9


Answer: 18

Prompt: 只回答最终数字：一个集合最初为 {1,2,3,4,5}。依次执行：删除所有偶数；加入 6 和 7；把每个元素乘以 2；删除大于 10 的元素。最终集合元素之和是多少？

Output: 18


Answer: 可满足

Prompt: 只回答“可满足”或“不可满足”：有三个布尔变量 x、y、z。约束为：x 或 y 为真；如果 x 为真则 z 为假；如果 y 为真则 z 为真；x 和 y 不能同时为真。是否存在赋值满足全部约束？

Output: 可满足


默认使用 默认判分 默认采用 作为默认判分

因为成本太高 因为不支持中文

Prompt:
只根据资料回答。

资料 A：DracoBench v0.2 的目标是提高区分度，优先增加 coding、debugging、RAG 和 instruction_following 题。
资料 B：DracoBench v0.2 不会默认使用 LLM-as-judge；开放中文写作题只做少量规则校验和人工抽检。
资料 C：v0.2 的 HTML 报告必须展示通过率、成本、reasoning tokens、失败样例和逐题明细。

问题：v0.2 为什么没有把 LLM-as-judge 作为默认判分？

Output: 资料未说明原因。

默认使用 默认判分 默认采用 作为默认判分


Beta 成本 延迟 判断

Alpha 更适合
多模态更强

Prompt:
只根据资料回答，不要自行补充。

资料：模型 Alpha 在 30 道 challenge 题中通过 24 道，成本 0.08 美元，平均延迟 9 秒。模型 Beta 通过 22 道，成本 0.02 美元，平均延迟 3 秒。资料没有给出两者在多模态任务上的表现。

问题：如果要写低成本高吞吐摘要服务，资料更支持选择哪个模型？另外，多模态表现能否判断？

Output: 根据资料，模型 Beta 成本更低（0.02 美元）且平均延迟更短（3 秒），更适合低成本高吞吐的摘要服务。多模态表现无法判断，因为资料未提供相关信息。


空输出 输出为空 未输出

Prompt:
只根据资料回答。

资料：一次评测中，K 模型在 smoke set 上 7/7，通过率 100%；在 hard set 上原始结果 47/50，其中 2 题后来被认定为题面歧义，单独复测通过。另有 1 题因 reasoning tokens 用尽而空输出。

问题：更公平的文字结论应该如何描述 K 模型这次 hard set 表现？

Output: 在排除两道存在题面歧义的题目后，K 模型在 hard set 剩余 48 道有效题中正确作答 47 题，仅 1 题因 reasoning tokens 耗尽导致空输出未能通过。


Prompt:
只根据资料回答，不要使用资料外知识。

资料：报告字段包括 pass_rate、avg_latency_ms、total_cost、prompt_tokens、completion_tokens、reasoning_tokens。报告不包含模型训练数据来源，也不包含供应商真实利润率。

问题：根据资料，能否从报告判断供应商利润率？

Output: 不能。


Prompt: 只输出 JSON 对象，不要 Markdown。字段 status 必须是 "review"；字段 scores 必须是对象，包含 coding、debugging、rag 三个整数；字段 note 必须是不超过 12 个汉字的中文字符串。

Output: {"status": "review", "scores": {"coding": 8, "debugging": 7, "rag": 9}, "note": "综合能力良好"}


Prompt: 只输出 4 行，不要解释。第 1 行是 BEGIN，第 4 行是 END。第 2 行必须包含“模型评测”，第 3 行必须包含“HTML报告”。不能出现任何项目符号。

Output:
BEGIN
模型评测
HTML报告
END


Prompt: 只输出一个中文句子，不能超过 28 个汉字。必须同时包含“难题”和“区分度”，不能包含“最强”“吊打”“遥遥领先”。

Output: 这道难题的区分度很高，能精准筛选出不同水平的学生。


简单题 真实能力 失败样例

Prompt: 写一段不超过 120 个汉字的公众号结论，主题是“模型在简单题满分不代表真实强”。必须包含“简单题”“真实能力”“失败样例”，不能出现“吊打”。

Output: 模型在简单题拿满分，不代表真实能力强。许多系统能轻松应对基础问答，却在复杂推理中暴露短板。真正的考验来自失败样例——那些看似简单却暗藏逻辑陷阱的题目，才是衡量真实能力的试金石。


Prompt: 把下面口语句改写成专业表达，不超过 80 个汉字：这个模型看起来很猛，但一遇到复杂调试就开始掉链子。必须包含“复杂调试”和“稳定性”，不能包含“猛”“掉链子”。

Output: 模型表面性能强劲，复杂调试场景下稳定性显著不足。


assert solution.solve([{'user':'x','type':'remove','amount':'2'}]) == {'x': -2}

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(events: list[dict]) -> dict[str, int]。每个事件包含 user、type、amount；type 为 "add" 或 "remove"。按 user 汇总 add 减 remove 后的库存，结果中去掉库存为 0 的用户，按 key 字典序返回普通 dict。amount 可能是字符串数字。

Output:
```python
def solve(events: list[dict]) -> dict[str, int]:
    stock = {}
    for e in events:
        user = e["user"]
        amount = int(e["amount"])
        if e["type"] == "add":
            stock[user] = stock.get(user, 0) + amount
        else:  # remove
            stock[user] = stock.get(user, 0) - amount
    # 去掉库存为0的用户
    result = {k: v for k, v in stock.items() if v != 0}
    # 按键字典序排序，返回普通dict
    return dict(sorted(result.items()))
```


assert solution.solve('10 - (2 + 3) + 4') == 9

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(expr: str) -> int。expr 只包含非负整数、+、-、空格和括号，计算表达式结果。不要使用 eval。

Output:
```python
def solve(expr: str) -> int:
    s = expr.replace(' ', '')
    i = 0
    n = len(s)

    def helper():
        nonlocal i
        stack = []
        sign = 1
        while i < n and s[i] != ')':
            if s[i].isdigit():
                num = 0
                while i < n and s[i].isdigit():
                    num = num * 10 + int(s[i])
                    i += 1
                stack.append(sign * num)
            elif s[i] == '+':
                sign = 1
                i += 1
            elif s[i] == '-':
                sign = -1
                i += 1
            elif s[i] == '(':
                i += 1
                num = helper()
                stack.append(sign * num)
                i += 1  # skip ')'
        return sum(stack)

    return helper()
```


Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(rows: list[str]) -> list[tuple[str, int]]。每行格式为 "name score"，空白数量不定；同名保留最高分；输出按分数降序、同分按 name 升序。忽略空行。

Output:
```python
def solve(rows):
    max_scores = {}
    for line in rows:
        line = line.strip()
        if not line:
            continue
        parts = line.split()
        if len(parts) != 2:
            continue
        name, score_str = parts
        score = int(score_str)
        if name not in max_scores or score > max_scores[name]:
            max_scores[name] = score
    return sorted(max_scores.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))
```


assert solution.solve('a*b?d', 'axxxbc d'.replace(' ','')) is True

assert solution.solve('a*c', 'ab') is False

assert solution.solve('file-??.txt', 'file-ab.txt') is True

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(pattern: str, text: str) -> bool。pattern 支持 ? 匹配任意单字符，* 匹配任意长度字符串。必须匹配完整 text。

Output:
```python
def solve(pattern: str, text: str) -> bool:
    m, n = len(pattern), len(text)
    dp = [[False] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    dp[0][0] = True
    for i in range(1, m + 1):
        if pattern[i-1] == '*':
            dp[i][0] = dp[i-1][0]
        else:
            break
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if pattern[i-1] == '*':
                dp[i][j] = dp[i-1][j] or dp[i][j-1]
            elif pattern[i-1] == '?' or pattern[i-1] == text[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
    return dp[m][n]
```


Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(tree: dict) -> list[str]。tree 是嵌套字典，叶子是字符串或数字。返回所有叶子的路径，路径用点连接，按字典序排序。例如 {'a': {'b': 1}} -> ['a.b=1']。

Output:
```python
def solve(tree: dict) -> list[str]:
    result = []
    def dfs(node, path):
        if not isinstance(node, dict):
            result.append('.'.join(path) + '=' + str(node))
            return
        for key in sorted(node.keys()):
            path.append(key)
            dfs(node[key], path)
            path.pop()
    dfs(tree, [])
    result.sort()
    return result
```


assert solution.solve([1,-2,0,3]) == 4
assert solution.solve([1,-2,-2,3]) == 3
assert solution.solve([-1,-1,-1]) == -1
assert solution.solve([2,1,-2,3]) == 6

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(nums: list[int]) -> int。返回删除恰好一个元素后，剩余数组的最大连续子数组和。nums 长度至少为 2，可以全为负数。

Output:
```python
def solve(nums: list[int]) -> int:
    n = len(nums)
    if n == 2:
        return max(nums[0], nums[1])

    left = [0] * n
    left[0] = nums[0]
    for i in range(1, n):
        left[i] = max(nums[i], left[i-1] + nums[i])

    right = [0] * n
    right[-1] = nums[-1]
    for i in range(n-2, -1, -1):
        right[i] = max(nums[i], right[i+1] + nums[i])

    ans = max(left[-2], right[1])
    for i in range(1, n-1):
        ans = max(ans, left[i-1] + right[i+1])

    return ans
```

Traceback (most recent call last):
  File "/var/folders/x_/4cht1kfj1_j31gdv5w01sgmw0000gn/T/dracobench-code-cmk_uboc/test_solution.py", line 4, in <module>
    assert solution.solve([1,-2,-2,3]) == 3
AssertionError


Prompt:
下面代码期望把输入按逗号拆分并去掉空白，但会把空字段也保留下来。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 return 行>。

```python
def parse(s):
    return [part.strip() for part in s.split(',')]
```

Output:
该代码的 bug 在于列表推导式没有过滤空字段：`s.split(',')` 会保留连续逗号产生的空字符串，`strip()` 无法去除这些空字段，因此最终结果中仍会包含空字符串。

最小修复是增加一个条件，过滤掉 `strip()` 后为空的字段：

```python
def parse(s):
    return [part.strip() for part in s.split(',') if part.strip()]
```

FIX: return [part.strip() for part in s.split(',') if part.strip()]


Answer: datetime.fromisoformat

Answer: dateutil.parser

Answer: 解析 ts 后排序

Answer: parse ts

Answer: fromisoformat

Answer: int(r['ts'])

Answer: float(r['ts'])

Answer: key=lambda r: int(r['ts'])

Answer: key=lambda r: float(r['ts'])

Prompt:
下面代码期望用 UTC 时间戳排序，但字符串排序会错。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 sort 行>。

```python
rows.sort(key=lambda r: r['ts'])
```

Output:
Bug：`r['ts']` 是字符串格式的时间戳，直接按字符串排序会使用字典序而非时序，导致跨长度（如 9 位与 10 位 Unix 时间戳）或非零填充日期时顺序错乱。
最小修复：将字符串转换为数值或日期时间对象再比较。若 `ts` 是 Unix 时间戳字符串，转 `float`；若是 ISO 格式，用 `datetime.fromisoformat` 解析。常见场景为数字字符串，修复如下：

FIX: rows.sort(key=lambda r: float(r['ts']))

datetime.fromisoformat
fromisoformat
float(r['ts'])
key=lambda r: float(r['ts'])


Prompt:
下面代码在输入包含 0 时会误判为默认值 10。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 limit 赋值行>。

```python
def query(limit=None):
    limit = limit or 10
    return list(range(limit))
```

Output:
问题在于 `limit = limit or 10` 使用了布尔短路运算：当 `limit` 为 `0`、空字符串等假值时，都会返回默认值 `10`，而不仅仅是 `None`。题目中 `limit=0` 是合法输入，却被误判成 `10`。

最小修复：使用显式 `is None` 判断，只在参数未提供时才使用默认值。

```python
def query(limit=None):
    limit = 10 if limit is None else limit
    return list(range(limit))
```

FIX: limit = 10 if limit is None else limit


Prompt:
下面代码期望复制嵌套配置后修改副本，但原配置也被修改。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 copied 赋值行>。

```python
def update(config):
    copied = dict(config)
    copied['db']['host'] = 'localhost'
    return copied
```

Output:
该 bug 是由于 `dict(config)` 只进行了浅拷贝：顶层字典是新的，但内部嵌套的可变对象（如 `db` 字典）仍与原配置共享同一个引用。因此修改 `copied['db']['host']` 会直接改动原配置的 `db` 对象。

最小修复是对整个配置进行深拷贝。需要引入 `copy` 模块，并使用 `copy.deepcopy` 替代 `dict()`。

FIX: copied = copy.deepcopy(config)


Prompt:
下面代码期望找到第一个匹配项，但找不到时会抛 StopIteration。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 return 行>。

```python
def find_user(users, name):
    return next(u for u in users if u['name'] == name)
```

Output:
代码中的 `next()` 在生成器耗尽时会抛出 `StopIteration` 异常，而不是返回一个表示“未找到”的值。最小修复是为 `next()` 提供一个默认值（如 `None`），使其在找不到匹配项时返回该默认值。

FIX: return next((u for u in users if u['name'] == name), None)


Prompt:
下面代码期望按请求顺序记录日志，但默认参数导致多次调用共用同一个列表。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的函数定义行>。

```python
def log_request(req, logs=[]):
    logs.append(req['id'])
    return logs
```

Output:
代码的 bug 在于使用空列表 `[]` 作为默认参数。Python 只在函数定义时对默认参数求值一次，因此多次不带 `logs` 参数的调用会共享同一个列表对象，导致所有调用都往同一个列表追加，返回结果互相干扰。

最小修复是将默认值改为 `None`，在函数体内再实例化新列表。修复后的函数定义行为：

FIX: ```def log_request(req, logs=None):```


Answer: 3

Prompt: 只回答最终数字：一个队列从左到右是 A,B,C,D,E。依次执行：把第 2 个移到末尾；删除第 3 个；在最前面插入 X；把最后两个反转。最终队列中 C 的位置是第几位？

Output: 3


Answer: 120

Prompt: 只回答最终数字：某缓存命中率从 60% 提升到 75%。如果总请求数为 800，未命中请求减少了多少个？

Output: 120


Prompt:
只根据资料回答。

资料：A 模型在 ability mode 中通过 46/50，成本 0.12 美元；在 efficiency mode 中通过 34/50，成本 0.04 美元。报告建议把 ability mode 用于能力判断，把 efficiency mode 用于成本和稳定性判断。

问题：如果文章讨论“模型真实能力”，应该优先引用哪个模式？如果讨论“低预算可用性”，应该优先引用哪个模式？

Output: 根据资料，如果讨论“模型真实能力”，应优先引用 ability mode；如果讨论“低预算可用性”，应优先引用 efficiency mode。


类型假设
假设 key 为整数
假设 key 是整数
key 为整数类型

Prompt:
只根据资料回答。

资料：一次失败分析显示，模型输出了 key = int(parts[1])，但测试数据里的 key 是字符串 a、b、c。报告认为这是“擅自补类型假设”，不是 token 截断。

问题：这次失败的根因是什么？

Output: 根因是模型擅自补充了类型假设（错误假设 key 为整数），而实际测试数据中的 key 是字符串。


已经支持 折线图 柱状图

Prompt:
只根据资料回答，不要自行补充。

资料：DracoBench 的 HTML 报告目前展示 Summary、By Suite、Failure Examples 和 Case Details。Failure Examples 中包括 Prompt、Mistake Analysis、Scorer Details 和 Output。资料没有提到图表功能。

问题：报告是否已经支持图表？回答时说明依据。

Output: 根据资料，报告目前**不支持**图表功能。依据是资料中明确指出“资料没有提到图表功能”，因此当前展示的内容仅包含 Summary、By Suite、Failure Examples 和 Case Details。


Prompt: 只输出 JSON 对象。字段 mode 必须是 "ability"；字段 limits 必须是对象，包含 max_tokens:4096 和 temperature:0；字段 warnings 必须是正好两个字符串组成的数组。不要 Markdown。

Output: {"mode":"ability","limits":{"max_tokens":4096,"temperature":0},"warnings":["This is a simulated warning","Another warning message"]}

This is a simulated warning
Another warning message


Prompt: 只输出 Markdown 表格，必须有 3 列：模式、用途、风险。必须包含 ability mode 和 efficiency mode 两行。不能添加表格外说明。

Output:
| 模式 | 用途 | 风险 |
|------|------|------|
| ability mode | 最大化模型能力，处理复杂任务 | 可能产生不可控输出，资源消耗高 |
| efficiency mode | 优化资源使用，快速响应常规请求 | 能力受限，可能无法处理复杂需求 |


Prompt: 写一段不超过 140 个汉字的公众号小结，主题是“为什么要同时展示原题、模型输出和错误解释”。必须包含“原题”“错误解释”“可复查”，不能出现“玄学”。

Output: 同时展示原题、模型输出与错误解释，让判断有据可依。原题还原上下文，错误解释点明偏差，三者结合可复查，杜绝主观臆测。透明即信赖。


Answer: 15

Prompt: 只回答最终数字：变量初始为 x=2, y=5, z=1。若 x<y，交换 x 和 y；然后令 z=z+x-y；若 z 为偶数，令 y=y+z，否则令 x=x+z。最终 x+y+z 等于多少？

Output: 15


Answer: B

Prompt: 只回答一个字母：任务 A、B、C、D、E、F 排列。C 必须紧挨在 A 后面；B 必须在 D 前；D 必须在 F 前；F 必须最后；E 不能第一。在所有满足条件的排列中字典序最小的排列，第三个任务是谁？

Output: B


Answer: 可满足

Prompt: 只回答“可满足”或“不可满足”：布尔变量 x、y、z 满足：x 和 y 恰好一个为真；如果 x 为真则 z 为真；如果 y 为真则 z 为假；z 为真。是否存在赋值满足全部约束？

Output: 可满足


Answer: 20

Prompt: 只回答最终数字：列表 [2,4,6,8] 中每个数先减去它的位置编号（从 1 开始），然后删除所有奇数，再把剩余数平方，最后求和。结果是多少？

Output: 20


Answer: 12

Prompt: 只回答最终数字：一个 5 位二进制数 10110 先循环右移 1 位，再与 00111 做异或，最后转成十进制。结果是多少？

Output: 13


Answer: C

Prompt: 只回答一个字母：模型 A 通过 18 题、成本 0.06；模型 B 通过 20 题、成本 0.10；模型 C 通过 16 题、成本 0.04。按“通过题数/成本”最高选择，应该选哪个模型？

Output: C


Answer: 5

Prompt: 只回答最终数字：同一套 100 道题中，失败题数从 12 降到 7。错误率降低了多少个百分点？

Output: 5


Answer: 3

Prompt: 只回答最终数字：集合 S 初始为 {a,b,c,d}。删除字母序在 c 之前的元素；加入 e 和 b；再删除所有元音字母。最终集合有几个元素？

Output: 3


Answer: 15

Prompt: 只回答最终数字：3x3 矩阵按行是 1 2 3 / 4 5 6 / 7 8 9。顺时针旋转 90 度后，第二行元素之和是多少？

Output: 15


Answer: 3

Prompt: 只回答最终数字：依赖关系为 a 无依赖；b 依赖 a；c 依赖 a；d 依赖 b 和 c；e 依赖 b；f 依赖 d 和 e；g 依赖 a。按可并行执行的拓扑层划分，第二层有几个任务？

Output: 3


Answer: 星期五

Prompt: 只回答星期几：第 0 天是星期二。每 7 天循环一次。第 17 天是星期几？

Output: 星期五


Answer: 8

Prompt: 只回答最终数字：用 A、B、C 组成长度为 3 的字符串，要求恰好包含一个 A，并且最后一个字符不能是 C。满足条件的字符串有多少个？

Output: 4


Answer: -2

Prompt: 只回答最终数字：栈操作从空栈开始。push n 表示入栈；dup 复制栈顶；add 弹出两个数并压入它们的和；swap 交换栈顶两个数；sub 先弹出 x 再弹出 y，并压入 y-x。依次执行：push 2, push 3, dup, add, push 4, swap, sub。最终栈顶是多少？

Output: 4


Answer: 4

Prompt: 只回答最终数字：三个队列 Q1、Q2、Q3 初始长度分别为 2、1、0。每一轮先从所有非空队列各处理 1 个元素，然后向 Q3 加入 2 个元素。执行 3 轮后，三个队列总长度是多少？

Output: 4


Answer: 8

Prompt: 只回答最终数字：映射初始为 {a:1, b:2}。依次执行：设置 c=a+b；设置 a=c-b；删除 b；设置 d=a+c。最终所有 value 之和是多少？

Output: 10


Answer: 丙

Prompt: 只回答“甲”“乙”或“丙”：甲说“乙说的是真话”；乙说“丙说的是假话”；丙说“甲说的是假话”。如果恰好一人说真话，说真话的人是谁？

Output: 丙


Answer: A

Prompt: 只回答一个字母：综合分 = 通过率百分数 - 成本乘以 10。模型 A 通过率 92%、成本 0.20；模型 B 通过率 88%、成本 0.05；模型 C 通过率 90%、成本 0.10。综合分最高的是哪个模型？

Output: A


Answer: 463

Prompt: 只回答最终三位数：一个三位数的百位为 a、十位为 b、个位为 c。已知 a+b+c=13，a=c+1，b=2c。这个三位数是多少？

Output: 463


assert solution.solve('a,"b,c",d') == ['a', 'b,c', 'd']

assert solution.solve('"a""b",,x') == ['a"b', '', 'x']

assert solution.solve('  a ," b " ') == ['  a ', ' b  ']

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(line: str) -> list[str]，解析一行简化 CSV：逗号分隔；字段可以用双引号包裹；引号内逗号保留；引号内两个连续双引号表示一个双引号；空字段保留；空格是普通字符，不要自动 trim。

Output:
```python
def solve(line: str) -> list[str]:
    fields = []
    current = []
    in_quotes = False
    i = 0
    n = len(line)
    while i < n:
        ch = line[i]
        if not in_quotes:
            if ch == '"':
                if len(current) == 0:
                    in_quotes = True
                else:
                    current.append('"')
            elif ch == ',':
                fields.append(''.join(current))
                current = []
            else:
                current.append(ch)
        else:
            if ch == '"':
                if i + 1 < n and line[i + 1] == '"':
                    current.append('"')
                    i += 1
                else:
                    in_quotes = False
            else:
                current.append(ch)
        i += 1
    fields.append(''.join(current))
    return fields
```


Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(intervals: list[tuple[int, int]]) -> list[tuple[int, int]]。intervals 是整数闭区间，先按起点排序；重叠或端点相邻的区间要合并，例如 [1,2] 和 [3,4] 合并为 [1,4]。

Output:
```python
def solve(intervals: list[tuple[int, int]]) -> list[tuple[int, int]]:
    if not intervals:
        return []
    intervals.sort(key=lambda x: x[0])
    merged = []
    for start, end in intervals:
        if not merged:
            merged.append([start, end])
        else:
            prev_start, prev_end = merged[-1]
            if start <= prev_end + 1:
                merged[-1][1] = max(prev_end, end)
            else:
                merged.append([start, end])
    return [tuple(x) for x in merged]
```


events=[('a',1),('a',2),('a',3),('a',4),('a',8)]
assert solution.solve(events, 5, 2) == [True, True, False, False, True]

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(events: list[tuple[str, int]], window: int, limit: int) -> list[bool]，模拟按用户限流。events 按时间非降序排列。某用户在当前事件时间 ts 的窗口 (ts-window, ts] 内，已放行事件数少于 limit 才放行；被拒绝的事件不计入窗口。

Output:
```python
from collections import defaultdict, deque

def solve(events, window, limit):
    user_queues = defaultdict(deque)
    result = []
    for user, ts in events:
        q = user_queues[user]
        while q and q[0] <= ts - window:
            q.popleft()
        if len(q) < limit:
            q.append(ts)
            result.append(True)
        else:
            result.append(False)
    return result
```


assert solution.solve('/a//b/./c/../') == '/a/b'

assert solution.solve('/../../x') == '/x'

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(path: str) -> str，规范化绝对 Unix 路径：处理重复斜杠、.、..；.. 在根目录时仍留在根目录；返回结果必须以 / 开头且除根目录外不能以 / 结尾。不要使用 os.path。

Output:
```python
def solve(path: str) -> str:
    parts = path.split('/')
    stack = []
    for part in parts:
        if part == '' or part == '.':
            continue
        elif part == '..':
            if stack:
                stack.pop()
        else:
            stack.append(part)
    return '/' + '/'.join(stack)
```


assert solution.solve(['eat','tea','tan','ate','nat','bat']) == [['eat','tea','ate'], ['tan','nat'], ['bat']]

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(words: list[str]) -> list[list[str]]，按变位词分组。大小写敏感；组内保持输入顺序；组的顺序按该组第一个单词在输入中出现的位置。

Output:
```python
def solve(words):
    groups = {}
    for w in words:
        key = ''.join(sorted(w))
        if key not in groups:
            groups[key] = []
        groups[key].append(w)
    return list(groups.values())
```


text='---\ntitle: Test\ntags: [ai, bench,  v0]\ndraft: false\n---\nbody'
assert solution.solve(text) == {'title':'Test','tags':['ai','bench','v0'],'draft':'false'}

assert solution.solve('hello\n---\na: b') == {}

assert solution.solve('---\na: 1') == {}

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(text: str) -> dict，解析 Markdown front matter。只有第一行正好是 --- 时才解析，直到下一行 --- 结束；每行 key: value，key 和 value 两侧 trim；形如 [a, b] 的 value 返回字符串列表；其他 value 返回字符串。没有完整 front matter 返回 {}。

Output:
```python
def solve(text: str) -> dict:
    lines = text.splitlines()
    if not lines or lines[0].strip() != '---':
        return {}

    end_index = -1
    for i in range(1, len(lines)):
        if lines[i].strip() == '---':
            end_index = i
            break
    if end_index == -1:
        return {}

    result = {}
    for i in range(1, end_index):
        line = lines[i].strip()
        if not line:
            continue
        if ':' not in line:
            continue
        key, _, value = line.partition(':')
        key = key.strip()
        value = value.strip()
        if value.startswith('[') and value.endswith(']'):
            inner = value[1:-1].strip()
            if inner == '':
                result[key] = []
            else:
                items = [item.strip() for item in inner.split(',')]
                result[key] = items
        else:
            result[key] = value
    return result
```


assert solution.solve(['a'], 5) == ['a']

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(items: list[str], k: int) -> list[str]，返回出现次数最高的前 k 个元素；次数相同按第一次出现的先后排序；k 大于不同元素数量时返回全部。

Output:
```python
from collections import Counter

def solve(items: list[str], k: int) -> list[str]:
    freq = Counter(items)
    first_index = {}
    for idx, item in enumerate(items):
        if item not in first_index:
            first_index[item] = idx
    sorted_items = sorted(freq.keys(), key=lambda x: (-freq[x], first_index[x]))
    return sorted_items[:k]
```


base={'db':{'host':'old','port':5432},'feature':{'x':1}}
overrides={'db.host':'new','feature.x':None,'api.timeout':30}
res=solution.solve(base, overrides)
assert res == {'db':{'host':'new','port':5432},'feature':{},'api':{'timeout':30}}
assert base == {'db':{'host':'old','port':5432},'feature':{'x':1}}

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(config: dict, overrides: dict[str, object]) -> dict。overrides 的 key 是点号路径；值为 None 表示删除该路径的叶子 key；其他值写入路径，必要时创建中间 dict；不能修改输入 config。

Output:
```python
import copy

def solve(config: dict, overrides: dict[str, object]) -> dict:
    res = copy.deepcopy(config)
    for path, val in overrides.items():
        parts = path.split('.')
        if val is None:
            # 删除路径
            d = res
            for i, key in enumerate(parts):
                if not isinstance(d, dict):
                    break
                if i == len(parts) - 1:
                    if key in d:
                        del d[key]
                    break
                if key not in d:
                    break
                d = d[key]
        else:
            # 写入路径
            d = res
            parent = None
            last_key = None
            for i, key in enumerate(parts):
                if not isinstance(d, dict):
                    # 当前节点不是字典，用新字典替换父级中的引用
                    new_dict = {}
                    if parent is not None:
                        parent[last_key] = new_dict
                    d = new_dict
                if i == len(parts) - 1:
                    d[key] = val
                else:
                    if key not in d or not isinstance(d[key], dict):
                        d[key] = {}
                    parent = d
                    last_key = key
                    d = d[key]
    return res
```


assert solution.solve('a=1&b=two+words&a=3') == {'a':['1','3'], 'b':['two words']}

assert solution.solve('empty=&flag&x=a%2Bb') == {'empty':[''], 'flag':[''], 'x':['a+b']}

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(query: str) -> dict[str, list[str]]，解析 URL query string。& 分隔参数；没有 = 的参数值为空字符串；+ 表示空格；%XX 需要按 UTF-8 百分号解码；同名 key 保留所有值的列表。可以使用标准库。

Output:
```python
def solve(query: str) -> dict[str, list[str]]:
    from urllib.parse import parse_qs
    return parse_qs(query, keep_blank_values=True)
```


Prompt:
只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(html: str) -> bool，校验简化 HTML 标签是否配对。标签形如 、、
，标签名只含小写字母；自闭合标签不入栈；普通文本忽略。

Output:
```python
def solve(html: str) -> bool:
    stack = []
    i = 0
    n = len(html)
    while i < n:
        if html[i] != '<':
            i += 1
            continue
        j = i + 1
        while j < n and html[j] != '>':
            j += 1
        if j == n:
            break
        tag = html[i+1:j]
        i = j + 1
        if tag.startswith('/'):
            name = tag[1:]
            if not name.islower():
                return False
            if not stack or stack.pop() != name:
                return False
        elif tag.endswith('/'):
            continue
        else:
            if not tag.islower():
                return False
            stack.append(tag)
    return len(stack) == 0
```


assert solution.solve(['S#','##','E.']) == -1

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(grid: list[str]) -> int。grid 中 S 是起点，E 是终点，# 是墙，. 可走。每步上下左右移动一格，返回从 S 到 E 的最短步数；不可达返回 -1。

Output:
```python
from collections import deque

def solve(grid: list[str]) -> int:
    if not grid:
        return -1
    rows, cols = len(grid), len(grid[0])
    start = end = None
    for r in range(rows):
        for c in range(cols):
            if grid[r][c] == 'S':
                start = (r, c)
            elif grid[r][c] == 'E':
                end = (r, c)
    if not start or not end:
        return -1

    sr, sc = start
    er, ec = end
    visited = [[False] * cols for _ in range(rows)]
    q = deque()
    q.append((sr, sc, 0))
    visited[sr][sc] = True

    while q:
        r, c, d = q.popleft()
        if r == er and c == ec:
            return d
        for dr, dc in ((0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)):
            nr, nc = r + dr, c + dc
            if 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols and not visited[nr][nc] and grid[nr][nc] != '#':
                visited[nr][nc] = True
                q.append((nr, nc, d + 1))
    return -1
```


Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(nums: list[int], k: int) -> list[float]，返回每个长度为 k 的滑动窗口中位数。k 为奇数时返回中间值；k 为偶数时返回两个中间值平均数。

Output:
```python
from heapq import heappush, heappop
from collections import defaultdict
from typing import List

def solve(nums: List[int], k: int) -> List[float]:
    max_heap = []   # 负数
    min_heap = []   # 正数
    delayed = defaultdict(int)
    balance = 0

    def prune():
        while max_heap and delayed.get(-max_heap[0], 0) > 0:
            delayed[-max_heap[0]] -= 1
            heappop(max_heap)
        while min_heap and delayed.get(min_heap[0], 0) > 0:
            delayed[min_heap[0]] -= 1
            heappop(min_heap)

    def rebalance():
        nonlocal balance
        prune()
        while balance > 1:
            val = -heappop(max_heap)
            heappush(min_heap, val)
            balance -= 2
            prune()
        while balance < 0:
            val = heappop(min_heap)
            heappush(max_heap, -val)
            balance += 2
            prune()

    def add(num: int):
        nonlocal balance
        if not max_heap or num <= -max_heap[0]:
            heappush(max_heap, -num)
            balance += 1
        else:
            heappush(min_heap, num)
            balance -= 1
        rebalance()

    def remove(num: int):
        nonlocal balance
        delayed[num] += 1
        if max_heap and num <= -max_heap[0]:
            balance -= 1
        else:
            balance += 1
        prune()
        rebalance()

    def get_median() -> float:
        prune()
        if k % 2 == 1:
            return float(-max_heap[0])
        else:
            return (-max_heap[0] + min_heap[0]) / 2.0

    res = []
    for i in range(k):
        add(nums[i])
    res.append(get_median())

    for i in range(k, len(nums)):
        remove(nums[i - k])
        add(nums[i])
        res.append(get_median())

    return res
```


Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(versions: list[str]) -> list[str]，按简化语义版本排序。版本为 major.minor.patch 或 major.minor.patch-label；major/minor/patch 按数字比较；同一数字版本下，带 label 的预发布版本低于正式版本；label 按字典序比较。

Output:
```python
def solve(versions):
    def key(v):
        if '-' in v:
            base, label = v.split('-', 1)
            pre = 0
        else:
            base, label = v, ''
            pre = 1
        major, minor, patch = map(int, base.split('.'))
        return (major, minor, patch, pre, label)
    return sorted(versions, key=key)
```


deps={'app':['lib','ui'],'ui':['core'],'lib':['core'],'core':[],'docs':[]}
assert solution.solve(deps, ['core']) == ['app','core','lib','ui']

Prompt: 只输出 Python 代码，不要解释。实现 solve(deps: dict[str, list[str]], changed: list[str]) -> list[str]。deps 表示 package -> 直接依赖。返回所有 changed 包，以及直接或间接依赖 changed 包的包，按字典序排序；只出现在依赖列表中的包也要能作为 changed 包返回。

Output:
```python
from collections import defaultdict, deque

def solve(deps: dict[str, list[str]], changed: list[str]) -> list[str]:
    rev_graph = defaultdict(list)
    all_packages = set(deps.keys())
    for p, deps_list in deps.items():
        for dep in deps_list:
            rev_graph[dep].append(p)
            all_packages.add(dep)

    result_set = set(changed)
    queue = deque(changed)
    while queue:
        current = queue.popleft()
        for dependent in rev_graph.get(current, []):
            if dependent not in result_set:
                result_set.add(dependent)
                queue.append(dependent)
    return sorted(result_set)
```


不跑 不要立刻 先不跑 不应立刻 不应该立刻 不应立即 不应该立即 不应立刻跑 不应该立刻跑 不应立即跑 不应该立即跑

Prompt:
只根据资料回答。

资料 A：早期草案说 v0.3 只新增 20 道题。
资料 B：2026-06-16 的确认方案是 v0.3-challenge100，在现有 50 题基础上新增 50 道题。
资料 C：新增题应先生成审题 HTML，确认后再跑模型，不要立即消耗 API。

问题：下一步应该新增多少题？是否应该立刻跑模型？

Output: 根据资料B和资料C，下一步应新增50题，且不应立刻跑模型，应先生成审题HTML、确认后再跑模型。


没有包含 没有提供 资料没有 未包含

Prompt:
只根据资料回答，不要自行补充。

资料：报告展示 pass_rate、avg_latency_ms、total_cost、reasoning_tokens、失败样例和逐题明细。资料没有包含用户满意度调查，也没有包含模型训练数据来源。

问题：能否根据这份报告判断用户满意度？

Output: 不能。因为资料中没有包含用户满意度调查。


Prompt:
只根据资料回答。

资料：模型 A 通过 48/50，平均延迟 20 秒，成本 0.20 美元，没有超时失败。模型 B 通过 44/50，平均延迟 4 秒，成本 0.05 美元，没有超时失败。模型 C 通过 46/50，平均延迟 9 秒，成本 0.04 美元，但有 3 次 API 超时。

问题：如果要选低延迟且稳定的生产摘要模型，资料更支持选择哪个？

Output: 根据资料，模型 B 更符合“低延迟且稳定”的要求。它的平均延迟最低（4 秒），没有超时失败，且成本较低。虽然模型 A 通过率更高且同样无超时，但延迟是模型 B 的 5 倍。模型 C 有 3 次超时，稳定性不足。


不扣分 不会 不会因长度 不会因此被扣分 不会直接导致扣分 不会导致扣分 不会导致失败或扣分

Prompt:
只根据资料回答。

资料：DracoBench 当前 scoring policy 中，text_rules 的 max_chars/min_chars 只作为诊断信息记录，length_scored 为 false。缺少 required、required_any 或出现 forbidden 才会导致失败。

问题：如果答案超过 max_chars，但 required 都满足且没有 forbidden，会因为长度直接扣分吗？

Output: 不会。根据资料，`max_chars/min_chars` 仅作为诊断信息记录，且 `length_scored` 为 `false`，只有缺少 `required`、`required_any` 或出现 `forbidden` 才会导致失败。因此答案超过 `max_chars` 但满足其他条件时，不会因长度而扣分。


45/50 更合适
原始结果为准

Prompt:
只根据资料回答。

资料 A：某模型原始结果为 45/50。
资料 B：修正一个同义表达评分规则后，rescored 结果为 46/50。
资料 C：总览 index 使用 rescored JSONL 作为展示结果。

问题：写文章引用总览结果时，应写 45/50 还是 46/50？

Output: 根据资料 C，总览 index 使用 rescored JSONL 作为展示结果，因此应写 **46/50**。


Prompt:
只根据资料回答。

资料：为了复现一次 benchmark，记录中包含 model、case_id、prompt_hash、parameters、scorer details、output、latency_ms 和 usage。记录不包含 chain of thought，也不包含训练数据。

问题：复现评测主要应该依赖哪些记录字段？

Output: 复现评测主要应该依赖以下记录字段：model、case_id、prompt_hash、parameters、scorer details、output、latency_ms 和 usage。


Prompt:
只根据资料回答。

资料 A：早期 ability mode 使用 4096 max_tokens。
资料 B：后来为了公平，ability mode 统一放宽到 16384 max_tokens。
资料 C：当前总览页只展示 v0.2-challenge50 且 ability16384 的结果。

问题：当前总览页对应的 token limit 是多少？

Output: 16384


rag-006 规则 评分规则 同义表达

Prompt:
只根据资料回答。

资料：coding-004 的失败是代码运行时 ValueError，根因是把字符串 key 强转 int。rag-006 的失败曾经是规则没有把 int 类型视作“整数”的同义表达，后来通过人工复查修正规则。

问题：哪类失败更需要人工复查评分规则？回答时也说明 coding-004 是否属于这种情况。

Output: 根据资料，rag-006 这类失败更需要人工复查评分规则，因为其失败原因是规则未能识别“int 类型”与“整数”的同义表达，后来通过人工复查才修正了规则。coding-004 不属于这种情况，它的失败是代码运行时 ValueError，根因是强制类型转换，属于代码执行错误，不涉及评分规则。


Prompt:
只根据资料回答。

资料：usage 字段包含 prompt_tokens、completion_tokens、reasoning_tokens 和 cost。报告没有供应商真实利润率，也没有供应商内部成本。

问题：能否从 usage 字段判断供应商利润率？

Output: 不能。资料明确指出，报告中没有供应商真实利润率和内部成本信息，仅凭 usage 字段中的 token 用量和费用数据无法判断利润率。


不应该 不展示 未展示 不显示 均不显示 不应展示

Prompt:
只根据资料回答。

资料：当前 index 页只显示最后这版 50 道题的 v0.2-challenge50 结果，并且 token limit 都统一为 ability16384。之前的版本和 ability4096 结果不显示在 index 页。

问题：index 页是否应该展示旧版本结果？当前展示范围是什么？

Output:
根据资料，当前 index 页**只显示**最后这版 50 道题的 v0.2-challenge50 结果，token limit 统一为 ability16384。之前的版本和 ability4096 结果均**不显示**在 index 页。

资料未提及“是否应该展示旧版本结果”，仅说明了**当前展示范围**：仅限 v0.2-challenge50 版本的结果。


Prompt:
只根据资料回答。

资料：某 coding 题中，模型响应的 finish_reason 为 length，output 为空，测试报错为 module has no attribute solve。报告认为这不是算法逻辑错误，而是输出被截断后没有形成可执行函数。

问题：这次失败应如何归因？

Output: 根据资料，这次失败应归因于**输出被截断**，导致没有形成可执行函数，而非算法逻辑错误。


Prompt:
下面代码期望 funcs[0]()、funcs[1]()、funcs[2]() 分别返回 0、1、2，但实际都会返回 2。请指出根因，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 append 行>。

```python
funcs = []
for i in range(3):
    funcs.append(lambda: i)
```

Output:
根本原因是 Python 的闭包延迟绑定：lambda 中的 `i` 捕获的是变量本身而非其值，循环结束后 `i` 为 2，所有 lambda 都引用同一个 `i`。

最小修复是让 lambda 在定义时立即捕获当前值，可通过默认参数实现：

```python
funcs.append(lambda i=i: i)
```

FIX: funcs.append(lambda i=i: i)


Prompt:
下面 context manager 期望异常继续向外抛出，但实际异常被吞掉。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 return 行>。

```python
class Span:
    def __enter__(self):
        return self
    def __exit__(self, exc_type, exc, tb):
        return True
```

Output:
在 `context manager` 中，`__exit__` 返回 `True` 会吞掉异常，阻止其向外抛出；若期望异常继续传播，应返回 `False`（或 `None`）。
最小修复：将 `return True` 改为 `return False`。

FIX: return False


Prompt:
下面代码期望每个 Bag 实例都有独立列表，但不同实例会共享 items。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <新增到 __init__ 中的赋值行>。

```python
class Bag:
    items = []
    def add(self, x):
        self.items.append(x)
```

Output:
Bug: `items = []` 是类属性，所有实例共享同一个列表。
最小修复：在 `__init__` 中为每个实例创建独立的列表。

FIX: `self.items = []`


Prompt:
下面代码期望每次不传 ts 时使用当前时间，但默认时间只会在函数定义时计算一次。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的函数定义行>。

```python
from datetime import datetime

def mark(ts=datetime.utcnow()):
    return ts.isoformat()
```

Output:
默认参数值在函数定义时被求值并固化，因此 `ts=datetime.utcnow()` 仅在 `def` 语句执行时调用一次，之后每次无参调用 `mark()` 都会得到定义时刻的时间，而不是调用时的当前时间。

最小修复：将默认值改为 `None`，并在函数体内重新获取当前时间。

修复后的函数定义行：

FIX: def mark(ts=None):


Prompt:
下面代码期望返回小写字符串，但实际返回的是方法对象。请指出 bug，并给出最小修复。最后单独一行写 FIX: <修复后的 return 行>。

```python
def normalize(s):
    return s.strip().lower
```

Output:
代码中 `lower` 后面缺少了调用括号 `()`，所以返回的是方法对象而不是调用结果。

修复方法是为 `lower` 添加括号。

FIX: return s.strip().lower()


Prompt: 只输出 JSON 对象，不要 Markdown。字段 version 必须是 "v0.3"；字段 ready 必须是 true；字段 cases 必须是正好两个对象组成的数组。cases 中每个对象只能包含 id、weight、active 三个字段；id 是字符串且匹配 case-1 或 case-2；weight 是整数；active 是布尔值。

Output: {"version":"v0.3","ready":true,"cases":[{"id":"case-1","weight":1,"active":true},{"id":"case-2","weight":1,"active":true}]}


推理题 边界条件 人工复查

Prompt: 写一段不超过 160 个汉字的公众号小结，主题是“为什么 v0.3 要扩到 100 题”。必须包含“推理题”“边界条件”“人工复查”，不能出现“排行榜”。

Output: v0.3 扩容至 100 题，是为了更充分考察模型的推理题能力，并覆盖更多边界条件，检验其在极限场景下的稳定性。每道新增题都经过严格的人工复查，确保逻辑严谨与答案准确，让评测更可信。