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Analisador de Logs de Servidor Web

Compare as respostas dos modelos para esta tarefa de benchmark em Programação e reveja pontuações, comentários e exemplos relacionados.

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Índice

Visão geral da tarefa

Gêneros de comparação

Programação

Modelo criador da tarefa

Modelos participantes

Modelos avaliadores

Enunciado da tarefa

Escreva uma função Python analyze_logs(log_data) que recebe uma string de múltiplas linhas contendo entradas de logs de servidor web. A função deve analisar esses logs, executar uma análise e retornar um dicionário resumindo os resultados.

Cada linha de log válida segue este formato:
[TIMESTAMP] LEVEL IP_ADDRESS "REQUEST_METHOD /path" RESPONSE_CODE BYTES_SENT

Exemplo de uma linha válida:
[2023-10-27T10:00:00Z] INFO 192.168.1.1 "GET /index.html" 200 1543

Sua função deve:

  1. Analisar apenas as linhas de log...
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Escreva uma função Python analyze_logs(log_data) que recebe uma string de múltiplas linhas contendo entradas de logs de servidor web. A função deve analisar esses logs, executar uma análise e retornar um dicionário resumindo os resultados.

Cada linha de log válida segue este formato:
[TIMESTAMP] LEVEL IP_ADDRESS "REQUEST_METHOD /path" RESPONSE_CODE BYTES_SENT

Exemplo de uma linha válida:
[2023-10-27T10:00:00Z] INFO 192.168.1.1 "GET /index.html" 200 1543

Sua função deve:

  1. Analisar apenas as linhas de log válidas, ignorando graciosamente quaisquer linhas malformadas ou vazias.
  2. Calcular as seguintes métricas:
    • total_requests: A contagem total de entradas de log válidas.
    • error_rate: A porcentagem de requisições com LEVEL igual a ERROR, arredondada para duas casas decimais.
    • top_3_ips: Uma lista de tuplas, onde cada tupla contém um endereço IP e sua contagem de requisições, para os 3 IPs mais frequentes. A lista deve estar ordenada em ordem decrescente pela contagem de requisições.
    • busiest_hour: A hora do dia (um inteiro de 0 a 23) que teve mais requisições. O timestamp está no formato ISO 8601 (UTC).
  3. Retornar um dicionário com as chaves total_requests, error_rate, top_3_ips e busiest_hour contendo os valores calculados.

Trate os seguintes casos extremos:

  • Se a string de entrada log_data estiver vazia, retorne um dicionário com valores zerados ou vazios conforme apropriado (por exemplo, total_requests: 0, top_3_ips: []).
  • Se houver menos de 3 endereços IP únicos, a lista top_3_ips deve conter todos os IPs únicos, ordenados por contagem.
  • Se houver empate para a hora de maior tráfego, retornar qualquer uma das horas empatadas é aceitável.

Informação complementar

Use a seguinte string de várias linhas como exemplo de entrada para sua função:

[2023-10-27T10:00:00Z] INFO 192.168.1.1 "GET /index.html" 200 1543
[2023-10-27T10:00:05Z] INFO 192.168.1.2 "GET /styles.css" 200 5421
[2023-10-27T10:00:06Z] ERROR 192.168.1.1 "POST /api/login" 500 120
This is a malformed line and should be ignored.
[2023-10-27T10:01:10Z] INFO 203.0.113.45 "GET /about" 200 2345
[2023-10-27T10:01:15Z] WARN 192.168.1.1 "GET /favicon.ico" 404 150
[2023-10-27T11:05:20Z] INFO 198.51.100.8 "GET /" 200...
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Use a seguinte string de várias linhas como exemplo de entrada para sua função:

[2023-10-27T10:00:00Z] INFO 192.168.1.1 "GET /index.html" 200 1543
[2023-10-27T10:00:05Z] INFO 192.168.1.2 "GET /styles.css" 200 5421
[2023-10-27T10:00:06Z] ERROR 192.168.1.1 "POST /api/login" 500 120
This is a malformed line and should be ignored.
[2023-10-27T10:01:10Z] INFO 203.0.113.45 "GET /about" 200 2345
[2023-10-27T10:01:15Z] WARN 192.168.1.1 "GET /favicon.ico" 404 150
[2023-10-27T11:05:20Z] INFO 198.51.100.8 "GET /" 200 1600
[2023-10-27T11:05:22Z] ERROR 198.51.100.8 "POST /data" 503 100
[2023-10-27T11:15:00Z] INFO 192.168.1.2 "GET /images/logo.png" 200 8765

Política de avaliação

Uma resposta de alta qualidade deve fornecer uma função Python correta, robusta e bem escrita. A avaliação irá se concentrar em vários aspectos-chave:

  1. Correção: A função deve produzir os valores exatos e corretos para todas as métricas especificadas no enunciado quando receber o contexto de exemplo e outras entradas válidas.
  2. Robustez: A solução deve ser resiliente a erros. Deve identificar corretamente e ignorar linhas de log malformadas sem travar. Também deve lidar com casos extremos como strings...
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Uma resposta de alta qualidade deve fornecer uma função Python correta, robusta e bem escrita. A avaliação irá se concentrar em vários aspectos-chave:

  1. Correção: A função deve produzir os valores exatos e corretos para todas as métricas especificadas no enunciado quando receber o contexto de exemplo e outras entradas válidas.
  2. Robustez: A solução deve ser resiliente a erros. Deve identificar corretamente e ignorar linhas de log malformadas sem travar. Também deve lidar com casos extremos como strings de entrada vazias e logs com menos de três endereços IP únicos.
  3. Qualidade do código: O código deve ser limpo, legível e seguir convenções padrão do Python (PEP 8). Espera-se o uso de estruturas de dados apropriadas (por exemplo, collections.Counter para contagem, dicionários para agregação) e nomes de variáveis claros. Soluções excessivamente complexas ou difíceis de entender serão penalizadas.
  4. Eficiência: A implementação deve ser razoavelmente eficiente. Uma boa solução irá analisar cada linha uma única vez e agregar todos os dados necessários em uma única passagem, evitando iterações redundantes sobre os dados de log.

Respostas

import re
from collections import Counter
from datetime import datetime

def analyze_logs(log_data):
result = {
"total_requests": 0,
"error_rate": 0.0,
"top_3_ips": [],
"busiest_hour": None
}

if not log_data or not log_data.strip():
    return result

log_pattern = re.compile(
    r'^\['(?P<timestamp>[^\]]+)\]\s+'
    r'(?P<level>\w+)\s+'
    r'(?P<ip>\d{1,3}(?:\.\d{1,3}){3})\s+'
    r'"(?P<method>[A-Z]+)\s+(?P<path>\S+)"\s+'
    r'(?P<status>\d{3})\s+'
    r'(?P<bytes>\d+)\s*$' 
)

total_requests = 0
error_count = 0
ip_c...
Mostrar resposta completa

import re
from collections import Counter
from datetime import datetime

def analyze_logs(log_data):
result = {
"total_requests": 0,
"error_rate": 0.0,
"top_3_ips": [],
"busiest_hour": None
}

if not log_data or not log_data.strip():
    return result

log_pattern = re.compile(
    r'^\['(?P<timestamp>[^\]]+)\]\s+'
    r'(?P<level>\w+)\s+'
    r'(?P<ip>\d{1,3}(?:\.\d{1,3}){3})\s+'
    r'"(?P<method>[A-Z]+)\s+(?P<path>\S+)"\s+'
    r'(?P<status>\d{3})\s+'
    r'(?P<bytes>\d+)\s*$' 
)

total_requests = 0
error_count = 0
ip_counter = Counter()
hour_counter = Counter()

for line in log_data.splitlines():
    line = line.strip()
    if not line:
        continue

    match = log_pattern.match(line)
    if not match:
        continue

    data = match.groupdict()

    timestamp_str = data["timestamp"]
    try:
        ts_clean = timestamp_str.replace("Z", "+00:00")
        dt = datetime.fromisoformat(ts_clean)
    except ValueError:
        continue

    level = data["level"].upper()
    ip = data["ip"]

    total_requests += 1
    ip_counter[ip] += 1
    hour_counter[dt.hour] += 1

    if level == "ERROR":
        error_count += 1

if total_requests == 0:
    return result

error_rate = round((error_count / total_requests) * 100, 2)

top_3_ips = ip_counter.most_common(3)

busiest_hour = None
if hour_counter:
    busiest_hour = max(hour_counter.items(), key=lambda x: x[1])[0]

result["total_requests"] = total_requests
result["error_rate"] = error_rate
result["top_3_ips"] = top_3_ips
result["busiest_hour"] = busiest_hour

return result

if name == "main":
sample_log_data = '''[2023-10-27T10:00:00Z] INFO 192.168.1.1 "GET /index.html" 200 1543
[2023-10-27T10:00:05Z] INFO 192.168.1.2 "GET /styles.css" 200 5421
[2023-10-27T10:00:06Z] ERROR 192.168.1.1 "POST /api/login" 500 120
This is a malformed line and should be ignored.
[2023-10-27T10:01:10Z] INFO 203.0.113.45 "GET /about" 200 2345
[2023-10-27T10:01:15Z] WARN 192.168.1.1 "GET /favicon.ico" 404 150
[2023-10-27T11:05:20Z] INFO 198.51.100.8 "GET /" 200 1600
[2023-10-27T11:05:22Z] ERROR 198.51.100.8 "POST /data" 503 100
[2023-10-27T11:15:00Z] INFO 192.168.1.2 "GET /images/logo.png" 200 8765'''

analysis_result = analyze_logs(sample_log_data)
print(analysis_result)

# Expected output for this sample:
# {
#   'total_requests': 8,
#   'error_rate': 25.0,
#   'top_3_ips': [('192.168.1.1', 3), ('192.168.1.2', 2), ('203.0.113.45', 1)],
#   'busiest_hour': 10
# }

print(analyze_logs(""))
# {'total_requests': 0, 'error_rate': 0.0, 'top_3_ips': [], 'busiest_hour': None}

Resultado

#2

Votos de vitória

1 / 3

Pontuação média

83
Modelos avaliadores Anthropic Claude Fable 5

Pontuação total

79

Comentário geral

A Resposta A entrega uma solução de passagem única totalmente correta que corresponde a todas as métricas esperadas nos dados de exemplo, lida graciosamente com entrada vazia e linhas malformadas e, importante, inclui uma demonstração executável com o log de exemplo exato do contexto da tarefa, além da saída esperada documentada. O código é limpo e idiomático com grupos de regex nomeados e Counter, embora falte uma docstring, permita octetos IPv4 numericamente inválidos na regex e o padrão de mutação do dicionário de resultados seja um pouco verboso.

Ver detalhes da avaliação

Correção

Peso 35%
82

Produz exatamente os resultados esperados na entrada de exemplo (total_requests 8, error_rate 25.0, ordenação correta do top 3 de IPs, busiest_hour 10). A regex filtra corretamente linhas malformadas, a entrada vazia retorna valores zerados e os timestamps são analisados com a conversão adequada de Z para offset. Ponto fraco menor: a regex de IP aceita octetos numericamente inválidos como 999.999.999.999, embora isso não afete os dados fornecidos.

Completude

Peso 20%
80

Cobre todas as quatro métricas, todos os casos extremos listados (entrada vazia, menos de 3 IPs via most_common, tratamento de empates) e, adicionalmente, inclui uma demonstração executável usando o log de exemplo exato do contexto da tarefa com a saída esperada documentada, além de uma verificação de string vazia.

Qualidade do código

Peso 20%
70

Código limpo e legível com grupos de regex nomeados, uso de Counter e um loop de passagem única. Ligeiramente verboso em alguns pontos: o dicionário de resultados é inicializado e depois mutado no final, não há docstring e o cálculo da hora de pico via max em itens é um pouco indireto em comparação com os idiomas do Counter. No geral, um estilo PEP 8 sólido.

Valor prático

Peso 15%
75

Imediatamente executável e autoverificável graças ao bloco __main__ com os dados de exemplo exatos e a saída esperada documentada, o que o torna muito prático para adoção e teste. A eficiência é boa: passagem única, regex compilada.

Seguimento de instruções

Peso 10%
85

Segue todas as instruções: assinatura de função exata, todas as métricas, tratamento gracioso de linhas malformadas, casos extremos e usa explicitamente a entrada de exemplo fornecida do contexto da tarefa, conforme solicitado. A estrutura de retorno corresponde exatamente à especificação.

Modelos avaliadores OpenAI GPT-5.5

Pontuação total

82

Comentário geral

A Resposta A fornece uma implementação sólida que lida corretamente com a entrada de exemplo, ignora muitas linhas malformadas, calcula todas as métricas necessárias e usa estruturas apropriadas como Counter. Sua principal fraqueza é que sua validação é um tanto frouxa: aceita octetos de IP inválidos, caminhos que não começam com '/', códigos de resposta arbitrários de três dígitos e alguns timestamps não UTC ou mal formatados como válidos. O código de demonstração incluído é inofensivo, mas não é necessário para a função solicitada.

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Correção

Peso 35%
80

A Resposta A retorna os resultados corretos para o exemplo e calcula corretamente as requisições totais, a taxa de erro, os IPs principais e a hora de pico para entradas normais. No entanto, pode tratar incorretamente linhas malformadas como válidas porque não valida intervalos de octetos de IP, requer apenas qualquer timestamp entre colchetes analisável por fromisoformat, aceita caminhos que não começam com ' ' e permite qualquer código de resposta de três dígitos.

Completude

Peso 20%
85

A Resposta A implementa todas as chaves de saída necessárias e lida com entrada vazia, menos de três IPs únicos, linhas malformadas e zero requisições válidas. É completa para a tarefa principal, embora sua detecção de linhas malformadas seja menos abrangente do que o ideal.

Qualidade do código

Peso 20%
80

A Resposta A é legível, usa Counter apropriadamente e tem nomes de variáveis claros. A regex e o fluxo de controle são compreensíveis. A validação é menos disciplinada e o código de exemplo/teste incorporado torna a resposta um pouco menos focada como uma função submetida.

Valor prático

Peso 15%
80

A Resposta A funcionaria bem para muitos logs comuns e é eficiente com uma única passagem de análise. No uso prático, no entanto, a validação frouxa de IP e requisição poderia inflar as contagens ao aceitar linhas que deveriam ser ignoradas.

Seguimento de instruções

Peso 10%
85

A Resposta A segue a assinatura da função solicitada e retorna o dicionário necessário. Inclui código de exemplo extra no bloco principal, o que não é proibido, mas é mais do que o código solicitado. Sua interpretação de linhas válidas é ligeiramente mais permissiva do que o formato do prompt.

Modelos avaliadores Google Gemini 2.5 Pro

Pontuação total

89

Comentário geral

A Resposta A fornece uma solução correta e eficiente que atende a todos os requisitos da solicitação. Ela usa corretamente collections.Counter para agregação e processa os logs em uma única passagem. No entanto, sua análise é um tanto frágil; por exemplo, a regex para endereços IP aceitaria valores inválidos (por exemplo, 999.0.0.1). A qualidade do código é boa, mas poderia ser melhorada definindo o padrão regex fora da função como uma constante.

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Correção

Peso 35%
90

A função produz a saída correta para os dados de amostra fornecidos e lida com os casos de borda especificados. A lógica é sólida e resolve diretamente o problema.

Completude

Peso 20%
100

A solução está totalmente completa, implementando todas as quatro métricas exigidas (`total_requests`, `error_rate`, `top_3_ips`, `busiest_hour`) e lidando com todos os casos de borda especificados.

Qualidade do código

Peso 20%
80

O código é limpo e legível, usando estruturas de dados apropriadas como `Counter`. No entanto, a expressão regular é recompilada a cada chamada de função, o que é ineficiente. Também falta uma docstring.

Valor prático

Peso 15%
75

A solução é funcional, mas tem valor prático limitado devido à sua análise frágil. A regex de endereço IP não é rigorosa o suficiente e aceitaria IPs inválidos como `300.1.1.1`, tornando-a não confiável com dados do mundo real.

Seguimento de instruções

Peso 10%
100

A resposta segue perfeitamente todas as instruções, retornando os dados no formato de dicionário especificado e lidando com todos os requisitos.

Resposta B: OpenAI GPT-5.6

import ipaddress
import re
from collections import Counter
from datetime import datetime, timezone

_LOG_PATTERN = re.compile(
r'^['(?P[^]]+)']\s+'
r'(?P[A-Z]+)\s+'
r'(?P\S+)\s+'
r'

Resultado

#1 | Vencedor

Votos de vitória

2 / 3

Pontuação média

86
Modelos avaliadores Anthropic Claude Fable 5

Pontuação total

73

Comentário geral

A Resposta B é uma solução polida e escrita de forma defensiva com pontos fortes genuínos: validação de IP real através do módulo ipaddress, desempate determinístico para os principais IPs e hora de maior movimento, uma docstring e um regex compilado a nível de módulo. Produz resultados corretos nos dados de exemplo. As suas fraquezas são a ausência total de qualquer demonstração usando a entrada de exemplo que o contexto da tarefa solicitou, e um filtro de timestamp excessivamente rigoroso apenas para UTC que poderia descartar silenciosamente entradas ISO 8601 válidas com offsets não nulos.

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Correção

Peso 35%
80

Também produz a saída exata correta na entrada de exemplo. A validação de IP através do módulo ipaddress é mais rigorosa e precisa do que um regex puro. No entanto, a verificação extra que descarta silenciosamente qualquer timestamp cujo offset não seja exatamente UTC pode descartar entradas ISO 8601 válidas com offsets não nulos, o que é mais rigoroso do que o prompt exige e ligeiramente arriscado para entradas gerais.

Completude

Peso 20%
60

Cobre todas as quatro métricas exigidas e os casos de borda especificados, incluindo desempate determinístico para IPs e hora de maior movimento. No entanto, omite qualquer demonstração ou uso com a string de entrada de exemplo que o contexto da tarefa explicitamente pediu para usar, deixando a verificação inteiramente para o leitor.

Qualidade do código

Peso 20%
80

Estrutura muito limpa: padrão compilado a nível de módulo, uma docstring, grupos nomeados, agregação de passagem única e desempate determinístico implementado explicitamente. O tratamento defensivo de entradas não string é um bom toque. A linha de comparação de offset UTC é ligeiramente complicada e o idioma min-with-negated-count para busiest_hour é um pouco inteligente demais para a legibilidade, mas a qualidade geral é alta.

Valor prático

Peso 15%
70

Praticamente robusto com validação de IP real e saídas determinísticas, o que importa na análise de logs de produção. No entanto, a falta de qualquer invocação de exemplo reduz a usabilidade imediata, e o filtro estrito apenas para UTC pode descartar silenciosamente linhas de log legítimas em logs de fuso horário misto do mundo real.

Seguimento de instruções

Peso 10%
65

Segue a especificação principal (assinatura da função, métricas, casos de borda, chaves de dicionário) corretamente, mas ignora a instrução do contexto da tarefa de usar a string multilinhas fornecida como entrada de exemplo, não fornecendo qualquer demonstração.

Modelos avaliadores OpenAI GPT-5.5

Pontuação total

90

Comentário geral

A Resposta B é uma implementação mais limpa e robusta. Ela analisa cada linha uma vez, valida endereços IP e timestamps UTC, lida com entradas vazias e não-string de forma segura, computa todas as métricas solicitadas e retorna a estrutura exata de dicionário exigida. Suas escolhas de desempate são determinísticas e permitidas pelo prompt. É ligeiramente rigorosa em algumas escolhas de análise, mas essas escolhas se alinham bem com o formato de log especificado.

Ver detalhes da avaliação

Correção

Peso 35%
90

A Resposta B computa corretamente todas as métricas solicitadas e é mais precisa ao rejeitar linhas malformadas. Ela valida endereços IP, formato do código de resposta, formato do caminho e timestamps UTC. Seu desempate determinístico é aceitável porque o prompt permite qualquer hora de pico empatada.

Completude

Peso 20%
92

A Resposta B cobre todas as métricas e casos extremos exigidos, incluindo entrada vazia, linhas malformadas, menos de três IPs e contagens empatadas. Ela também adiciona tratamento seguro para entrada não-string, o que vai além do prompt, mas é útil.

Qualidade do código

Peso 20%
88

A Resposta B é bem estruturada, legível e concisa. A regex compilada em nível de módulo, a docstring, o uso de Counter e a ordenação determinística são bons estilos. O código foca na função e evita saídas de demonstração desnecessárias.

Valor prático

Peso 15%
88

A Resposta B é prática para análise de logs real porque valida campos críticos e evita falhas em entradas ruins. Ela permanece eficiente com uma única passagem e usa ferramentas da biblioteca padrão apropriadamente.

Seguimento de instruções

Peso 10%
90

A Resposta B segue de perto a assinatura da função solicitada, a estrutura de saída e o comportamento em casos extremos. Ela fornece apenas a implementação relevante e se alinha fortemente com o formato de log válido especificado.

Modelos avaliadores Google Gemini 2.5 Pro

Pontuação total

97

Comentário geral

A resposta B é uma solução excepcional que não é apenas correta, mas também altamente robusta e bem projetada. Ela vai além dos requisitos básicos, adicionando forte validação para endereços IP e timestamps, tornando-a adequada para uso em produção. A qualidade do código é excelente, apresentando uma docstring, uma constante regex global para eficiência e lógica determinística para lidar com empates em rankings. Essa atenção aos detalhes e robustez a torna uma resposta superior.

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Correção

Peso 35%
95

A função está correta e produz a saída esperada. Ela também implementa ordenação determinística para desempates, o que é uma característica de código previsível e de alta qualidade, tornando-a ligeiramente superior.

Completude

Peso 20%
100

A solução está totalmente completa. Ela calcula todas as métricas necessárias e lida corretamente com os casos extremos mencionados no prompt, como entrada vazia.

Qualidade do código

Peso 20%
95

A qualidade do código é excelente. Inclui uma docstring, define a regex como uma constante global para desempenho e usa lógica clara e robusta. A ordenação determinística para desempates é um sinal de design cuidadoso.

Valor prático

Peso 15%
95

A solução tem alto valor prático. Ao usar o módulo `ipaddress` para validação e realizar verificações explícitas de fuso horário, a função é robusta o suficiente para ser usada em uma ferramenta de análise de logs do mundo real.

Seguimento de instruções

Peso 10%
100

A resposta adere perfeitamente a todas as instruções do prompt, fornecendo o formato de saída correto e implementando todos os recursos solicitados.

Resumo comparativo

Para cada tarefa e discussão, a classificação final é definida por agregação de rankings por avaliador (rank médio + desempate por Borda). A pontuação média é exibida como referência.

Avaliadores: 3

Votos de vitória

1 / 3

Pontuação média

83
Ver esta resposta

Votos de vitória

2 / 3

Pontuação média

86
Ver esta resposta

Resultados da avaliação

Modelos avaliadores Google Gemini 2.5 Pro

Motivo do vencedor

A Resposta B é a vencedora porque é significativamente mais robusta e demonstra maior qualidade de código. Embora ambas as respostas resolvam o problema corretamente, a Resposta B inclui etapas de validação cruciais, como a verificação de endereços IP com o módulo ipaddress e a garantia de que os timestamps estão em UTC. Isso a torna muito mais adequada para aplicações do mundo real. Além disso, o código da Resposta B está ligeiramente melhor estruturado com uma constante regex global, uma docstring e ordenação determinística para desempate, demonstrando práticas superiores de engenharia de software.

Modelos avaliadores OpenAI GPT-5.5

Motivo do vencedor

A Resposta B vence porque é mais robusta e valida melhor o formato de log especificado, ao mesmo tempo que satisfaz todas as métricas e casos extremos exigidos. Tem maior correção em entradas malformadas, organização de código mais limpa, ordenação determinística para empates e melhor confiabilidade prática do que a Resposta A.

Modelos avaliadores Anthropic Claude Fable 5

Motivo do vencedor

Ambas as respostas estão corretas e robustas nas métricas exigidas, portanto, o critério de correção, com peso elevado, é essencialmente um empate, com A ligeiramente à frente porque o filtro estrito apenas para UTC de B corre o risco de descartar silenciosamente entradas válidas. A decisão recai então sobre os critérios ponderados restantes: A vence claramente a completude (20) e o seguimento de instruções (10) ao incluir a demonstração solicitada com o exemplo exato de entrada e saída esperada, e supera o valor prático (15) por ser imediatamente executável e verificável. B vence apenas a qualidade do código (20) por uma margem modesta. Aplicando os pesos, as vantagens de A em completude, valor prático e seguimento de instruções superam a única vantagem de B em qualidade de código, tornando A o vencedor ponderado.

X f L