{
"llm" : {
"feedback" : "# Exercise: parking\n\nLlm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n\n\n# Exercise: labyrinth\n\n### Correctness\n- In `BacktrackingAlgorithm` (und auch in `BacktrackingAlgorithmWithMemory`) machst du beim “Zurückgehen” nach dem rekursiven Aufruf nochmals `moveForward()`, ohne vorher umzudrehen; das ist kein Backtracking zum vorherigen Feld, sondern geht weiter in Blickrichtung und kann dadurch sehr schnell “Pfad verlassen!” auslösen oder in falsche Bereiche laufen.\n- `BacktrackingAlgorithmWithMemory` verwendet `IO.println(...)`, aber in den gegebenen Dateien/Imports ist keine `IO`-Klasse vorhanden; so wie es jetzt ist, kompiliert das nicht.\n- In `BacktrackingAlgorithmWithMemory` vertauschst du bei `new Position(figure.row(), figure.col())` die Parameterreihenfolge relativ zum Konstruktor (`Position(int col, int row)`); dadurch speicherst/vergleichst du Positionen falsch, was die “Memory”-Logik unzuverlässig macht.\n- Deine abgegebenen `MAPS` in `LabyrinthApp` stimmen nicht mit der vorgegebenen Aufgabenstellung überein (du hast sie ersetzt/verkürzt); damit ist nicht mehr gewährleistet, dass dein Algorithmus die vorgesehenen Levels löst.\n\n### Suggestion\n- Überlege dir beim Backtracking ganz konkret: “Wie komme ich nach einem erfolglosen rekursiven Versuch exakt auf das vorherige Feld zurück und wie stelle ich die Orientierung wieder her?”—das erfordert normalerweise eine definierte Sequenz aus Drehen + Vorwärtsbewegung, nicht einfach ein weiteres `moveForward()` nach der Rekursion.\n- Wenn du “besuchte Zustände” speicherst: prüfe, ob du nur (row,col) speichern willst oder (row,col,dir). Und kontrolliere, ob du beim Erzeugen einer `Position` wirklich dieselben Koordinaten in derselben Reihenfolge ablegst, die du später auch vergleichen willst.\n- Entferne/ersetze Debug-Ausgaben so, dass dein Projekt ohne zusätzliche, nicht gegebene Klassen kompiliert (z.B. nur mit Standard-Java-Ausgabe, falls überhaupt nötig).\n- Teste deinen Algorithmus unbedingt wieder mit den originalen `MAPS` aus der Vorlage, sonst merkst du nicht, ob er die eigentliche Anforderung “alle Levels” erfüllt.\n\n### Code Style\n- `checkedPositions = new HashSet<>();` im Erfolgsfall ist ein ungewöhnlicher Seiteneffekt in `navigate`; sauberer wäre es, den Zustand klar zu initialisieren (z.B. im Konstruktor) und nicht mitten im Algorithmus zu “resetten”.\n- `BacktrackingAlgorithmWithMemory` enthält Debug-Output (`IO.println(...)`), der zur Abgabe gehört entweder weg oder klar über einen Schalter deaktivierbar.\n- In `Position.hashCode()` ist `128 * row + col` sehr willkürlich und kann bei größeren Maps schneller kollidieren; für Robustheit wäre eine gängigere Hash-Kombination besser (auch wenn es hier evtl. “zufällig” reicht).\n- Du hast sehr viele vorgegebene Dateien (z.B. `Figure`, `Labyrinth`, `LabyrinthGame`) unverändert mitkopiert und teils Konstanten geändert (`FRAME_TIME`); das macht es schwer zu erkennen, was wirklich deine Lösungsteile sind.\n\n\n# Exercise: swissmap\n\nLlm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n\n\n# Exercise: visualizer\n\nLlm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n",
"status" : "SUCCESS"
}
}