{
"llm" : {
"feedback" : "# Exercise: fractal\n\n### Correctness\n- In `Boxes`, die rekursive Zeichenmethode `drawRec(...)` ist nicht implementiert, daher wird keine Box/Fraktalstruktur gezeichnet.\n- In `Triangles`, die rekursive Zeichenmethode `drawRec(...)` ist nicht implementiert, daher wird kein Dreiecks-Fraktal gezeichnet.\n\n### Suggestion\n- Für `Boxes.drawRec(...)`: Überlege dir eine klare Abbruchbedingung (z.B. wenn `n` einen bestimmten Wert erreicht), in der du *wirklich* ein Rechteck mit `g.drawRect(...)` zeichnest. Im Rekursionsfall solltest du `n` reduzieren und `drawRec` für die Teilquadrate mit angepassten `x/y` und kleinerem `s` aufrufen.\n- Für `Triangles.drawRec(...)`: Plane ebenfalls eine Basis (z.B. `n == 0`), in der du das Dreieck mit drei `g.drawLine(...)`-Aufrufen zeichnest. Im Rekursionsfall brauchst du die Mittelpunkte der Dreiecksseiten (aus den gegebenen Eckpunkten berechnen) und rufst dann rekursiv für die passenden Teildreiecke mit `n-1` auf.\n\n### Code Style\n- In `Boxes.drawRec(...)` und `Triangles.drawRec(...)` stehen noch `// TODO implement`-Kommentare ohne weitere Struktur; sobald du implementierst, hilft es, die Basis- und Rekursionsfälle im Code klar zu trennen (z.B. mit einem frühen `return` oder einem `if/else`).\n\n\n# Exercise: knapsack\n\nLlm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n\n\n# Exercise: sudoku\n\n### Correctness\n- `solved(...)` liefert aktuell immer `false`, auch wenn eine Lösung gefunden wurde (der Rückgabewert des rekursiven Aufrufs wird nicht weiterverwendet/weitergegeben).\n- In `solved(...)` wird bei einem gültigen Versuch (`checker.oneOK(...) == true`) nicht sauber abgebrochen, sondern es wird weiter durchprobiert; dadurch kann eine gefundene Lösung wieder überschrieben werden.\n- `solved(...)` setzt das Feld nur dann zurück (`clear`), wenn `checker.oneOK` gerade `false` ist; wenn ein tieferer rekursiver Aufruf später scheitert, wird das Feld bei dir nicht zwingend wieder geleert (Backtracking greift dadurch nicht korrekt).\n- `nofSolutions(...)` ist nicht implementiert und gibt immer `0` zurück, erfüllt damit die Anforderung nicht (inkl. “Model reset to initial state” und Abbruch bei `MAX`).\n\n### Suggestion\n- Schau dir in `solved(...)` genau an, wann du ein `true` “nach oben” zurückgeben musst: Sobald der rekursive Aufruf für das nächste Feld erfolgreich war, solltest du diese Information nutzen, um die restlichen Kandidaten nicht mehr zu testen.\n- Überlege dir für das Backtracking: Wenn du einen Wert setzt und er lokal ok ist, was musst du tun, falls der rekursive Versuch danach **keine** Lösung findet? (Tipp: dann musst du den gesetzten Wert wieder rückgängig machen, bevor du den nächsten Wert probierst.)\n- Für `nofSolutions(...)`: Denk an denselben Rekursionsaufbau wie beim Lösen, aber statt `boolean found` brauchst du einen Zähler. Wichtig ist außerdem, dass du beim Rekursionsabstieg ein “Restbudget” (max) mitgibst, damit du bei sehr vielen Lösungen früh abbrechen kannst, und dass du am Ende eines Versuchszweigs das Feld wieder leerst.\n\n### Code Style\n- In `solved(...)` ist die Verschachtelung durch viele `if/else` relativ tief; mit frühen `return`s (z.B. bei Basisfall / vordefiniertem Feld) wird die Logik meist klarer lesbar.\n- Kommentar `// wenn all Felder behandelt wurden, return checker.allOK` passt nicht mehr zum Code (du gibst `true` zurück, nicht `checker.allOK`); solche “veralteten” Kommentare besser aktualisieren oder entfernen.\n\n\n# Exercise: queens\n\nLlm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n",
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"message" : "N=1 has exactly one solution ==> expected: <true> but was: <false>"
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"message" : "N=8 has valid queen placements ==> expected: <true> but was: <false>"
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