AutoFeedback API

Result 1d133e57-105b-49fb-8c50-11e079282156

{
  "evaluationState" : {
    "id" : "1d133e57-105b-49fb-8c50-11e079282156",
    "startTime" : "2026-09-28T09:00:26.925543Z",
    "endTime" : "2026-09-28T09:01:19.499084Z",
    "status" : "SUCCESS",
    "commitHash" : "e57d1e90a0a4be2eb8d7f03e26d9d26b6627b18e"
  },
  "stepResults" : {
    "llm" : {
      "notification" : "",
      "feedbacks" : {
        "pong" : {
          "hasChanged" : true,
          "feedback" : "Llm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n"
        },
        "todo" : {
          "hasChanged" : true,
          "feedback" : "Llm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n"
        },
        "stepstats" : {
          "hasChanged" : true,
          "feedback" : "##### Correctness\n- `minSteps` und `maxSteps` sind im Konstruktor initial vertauscht: `minSteps` startet bei `Integer.MIN_VALUE` und `maxSteps` bei `Integer.MAX_VALUE`; dadurch bleibt `minSteps` nach der Schleife praktisch immer bei `Integer.MIN_VALUE` und `maxSteps` praktisch immer bei `Integer.MAX_VALUE`, unabhängig von den Eingaben.\n\n##### Suggestion\n- Überlege dir, welche Startwerte sinnvoll sind, damit `Math.min(minSteps, step)` und `Math.max(maxSteps, step)` in der ersten Iteration wirklich auf den ersten echten `step`-Wert „springen“ können (typisch: min sehr groß starten, max sehr klein starten).\n\n##### Code Style\n- `totalSteps` ist als `public` Attribut gespeichert, wird aber im Client nicht verwendet; das ist unnötige Oberfläche der Klasse (besser nur das exposen, was wirklich gebraucht wird).\n- `successDays`, `minSteps`, `maxSteps`, `averageSteps` sind alle `public`; für Kapselung wäre es sauberer, Felder nicht direkt öffentlich zu machen (z.B. über Getter), auch wenn die Aufgabenstellung das direkte Zugreifen demonstriert.\n- In `StepTracker` fehlen im Attempt die `package`-Deklaration und (je nach Vorlage) nötige Imports (`Scanner`, evtl. `IO`); achte darauf, dass die Datei im gleichen Package-Kontext wie vorgegeben kompiliert.\n"
        },
        "energymeter" : {
          "hasChanged" : true,
          "feedback" : "Llm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n"
        }
      },
      "feedback" : null,
      "status" : "SUCCESS"
    }
  }
}