• Prompt file 프롬프트 파일 : prompt.md
• [Assignment description goes here — describe the numerical method or algorithm to implement]
• [과제 설명 — 구현할 수치 해석 방법이나 알고리즘을 설명하시오]

[Describe the function(s) the AI must generate based on the student's prompt.] [프롬프트에서 AI가 생성해야 할 함수를 설명하시오.]

[Describe the expected return value.]

This is a prompt engineering assignment.
이 과제는 프롬프트 엔지니어링 과제입니다.

1. Write a prompt in prompt.md that instructs the AI to implement the required function.
   prompt.md 에 필요한 함수를 구현하도록 AI에게 지시하는 프롬프트를 작성하시오.
2. Push your changes. The workflow will call the AI to generate exercise.py from your prompt.
   변경 사항을 푸시하면, 워크플로우가 AI를 호출하여 프롬프트로부터 exercise.py 를 생성합니다.
3. At the Actions tab, check the grading result.
   Actions 탭에서 채점 결과를 확인하시오.
4. Download the artifact to review the generated exercise.py and feedback.md.
   Artifact 를 다운로드하여 생성된 exercise.py 와 feedback.md 를 확인하시오.
5. If the tests fail, revise your prompt and push again.
   테스트가 실패하면 프롬프트를 수정하고 다시 푸시하시오.

Tips for writing effective prompts 효과적인 프롬프트 작성 팁:

• Specify the exact function name and signature.
  정확한 함수 이름과 시그니처를 명시하시오.
• Describe edge cases and error conditions.
  경계 조건과 오류 조건을 설명하시오.
• Include the expected return type and structure.
  예상 반환 자료형과 구조를 포함하시오.
• Use mathematical notation when helpful.
  수식 표기법을 활용하면 도움이 될 수 있습니다.

From here is common to all assignments.

1. Write your prompt in the prompt.md file.
   prompt.md 파일에 프롬프트를 작성합니다.
2. Use the GitHub online editor to commit and push your changes. (See below for detailed instructions)
   GitHub 온라인 편집기를 사용하여 수정 사항을 커밋하고 푸시합니다. (자세한 사용법은 아래 참조)
3. At the Actions tab of your Github repository, please check the result.
   깃헙 저장소의 Actions 탭에서 결과를 확인 바랍니다.
4. Download the artifact (click the artifact name at the bottom of the workflow run) to review the AI-generated code (exercise.py) and feedback (feedback.md).
   워크플로우 실행 하단의 artifact 이름을 클릭하여 AI가 생성한 코드(exercise.py)와 피드백(feedback.md)을 확인하시오.

• Press the . key while viewing the files in your repository on GitHub. This will launch a web version of VS Code.
  저장소의 [Code] 탭을 선택 후 . 키를 누르면 MS VS Code 의 Web version 이 시작됨
• Make your changes to the prompt.md file.
  prompt.md 파일을 수정
• To commit your changes, click on the branch icon on the left sidebar (the third icon after the magnifying glass).
  수정 사항을 commit 등록 하려면 왼쪽에서 줄 셋 아래 (확대경 다음) 세번째 가지치기 아이콘 선택
• Click the "+" sign next to the filename to stage your changes.
  파일 이름의 오른쪽 + 기호 선택 (staging)
• Write a brief description of your changes in the text box above.
  위 빈칸에 변경 사항 설명 입력
• Click "Commit & Push."
  [커밋 및 푸시] 선택
• Click "Back to Repository" on the branch icon to return to your repository.
  줄 셋 의 [리포지토리로 이동] 선택하여 저장소로 복귀

• To help you develop better coding habits, we encourage descriptive Git commit messages.
  보다 바람직한 코딩 습관을 기르기 위해, 커밋 메시지에 보다 자세히 설명하는 것을 권합니다.

• Describe the change specifically, e.g., "Add edge case for zero input" or "Specify return type in constraints section".
  변경 사항을 구체적으로 설명합니다. 예: "0 입력 경계 조건 추가" 또는 "제약 조건에 반환 자료형 명시"
• Use Action Verbs: "Add", "Fix", "Update", "Clarify".
  영문의 경우, "Add", "Fix", "Update", "Clarify"와 같은 동사로 시작합니다.
• Keep It Concise: Aim for 15-50 characters.
  15-50자 정도로 간결하게 작성합니다.

• Your submissions for this assignment may be used for various educational purposes. These purposes may include developing and improving educational tools, research, creating test cases, and training datasets.
  제출 결과물은 다양한 교육 목적으로 사용될 수 있을 밝혀둡니다.

• The submissions will be anonymized and used solely for educational or research purposes. No personally identifiable information will be shared.
  제출된 결과물은 익명화되어 교육 및 연구 목적으로만 사용되며, 개인 식별 정보는 공유되지 않을 것입니다.

• If you do not wish to have your submission used for any of these purposes, please inform the instructor before the assignment deadline.
  위와 같은 목적으로 사용되기 원하지 않는 경우, 과제 마감일 전에 강사에게 알려주기 바랍니다.

• The template for this assignment is registered as a part of #C-2025-016393 in the Korea Copyright Commission.

Until here is common to all assignments.