{
"evaluationState" : {
"id" : "c3b85737-e5c0-4816-a0a1-0102b66f2caa",
"startTime" : "2026-10-06T13:01:27.542354Z",
"endTime" : "2026-10-06T13:02:20.926346Z",
"status" : "SUCCESS",
"commitHash" : "24d202e93d45f3f679238a8d631df36c8944d173"
},
"stepResults" : {
"llm" : {
"notification" : "",
"feedbacks" : {
"bosses" : {
"hasChanged" : true,
"feedback" : "##### Correctness\n\n##### Suggestion\n\n3. Code Style\n"
},
"address" : {
"hasChanged" : true,
"feedback" : "##### Correctness\n\n##### Suggestion\n\n##### Code Style\n- In den `IllegalArgumentException`s fehlt eine Fehlermeldung; eine kurze Message (z.B. welcher Parameter ungültig war) macht das Debugging deutlich einfacher.\n"
},
"timespan" : {
"hasChanged" : true,
"feedback" : "1. Correctness \n- \n\n2. Suggestion \n- \n\n3. Code Style \n- In `add(...)` verwendest du sowohl den Parameter `minutes` als auch das Feld `minutes` mit demselben Namen; auch wenn es hier korrekt ist, macht es das Lesen/Verstehen unnötig schwierig. Benenne die lokale Hilfsvariable/Parameter so um, dass klarer wird, was “eingehende Minuten” und was “gespeicherte Minuten” sind.\n- Die `IllegalArgumentException` ohne Nachricht ist ok, aber für Debugging/Tests oft hilfreicher, wenn du eine kurze Begründung mitgibst (z.B. welche Bedingung verletzt wurde).\n"
},
"asteroids" : {
"hasChanged" : false,
"feedback" : "Llm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n"
},
"smarthome" : {
"hasChanged" : true,
"feedback" : "##### Correctness\n\n\n##### Suggestion\n\n\n##### Code Style\n- Dein Attempt entspricht praktisch 1:1 der Example Solution; dadurch ist es zwar korrekt, aber als eigene Lösung schwer nachvollziehbar, was du selbst hergeleitet hast. Wenn das in deinem Kurs relevant ist, versuche die Logik in eigenen Worten/Strukturen zu formulieren (z.B. andere Hilfsmethoden/andere Schleifenform).\n- In `hasFullLight` vergleichst du `getBrightness() == 1.0`. Das funktioniert hier meist, kann aber bei `double`-Werten generell heikel sein (Rundungsfehler). Als robustere Praxis nutzt man oft eine Toleranz statt exakter Gleichheit.\n"
}
},
"feedback" : null,
"status" : "SUCCESS"
},
"unitTest" : {
"tests" : [ ]
}
}
}