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Planejamento

OpenAI GPT-5 mini VS Google Gemini 2.5 Flash-Lite

Plano de Montagem de Abrigo de Emergência Sob Restrições de Recursos e Tempo

Você é o coordenador de logística de uma organização de assistência a desastres. Um terremoto repentino desalojou 500 famílias em uma área rural. Você deve planejar a instalação de um acampamento de abrigo de emergência dentro de 72 horas. Você tem as seguintes restrições: 1. Apenas 300 tendas estão disponíveis imediatamente; mais 250 podem chegar em 48 horas, mas a entrega depende do tempo (40% de chance de atraso por mais 24 horas). 2. Você tem 15 voluntários e 5 membros da equipe profissional. 3. O local identificado tem duas possíveis posições: o Local A é plano e acessível, mas perto de um rio com risco moderado de inundação; o Local B fica em terreno mais alto, mas exige 6 horas de limpeza de destroços antes que a montagem possa começar. 4. Caminhões de água potável podem fazer 3 viagens por dia, cada uma atendendo 200 famílias. 5. As autoridades locais exigem uma inspeção de segurança antes que as famílias possam ocupar o acampamento, a qual leva 8 horas após a conclusão da montagem. 6. Trabalho noturno é possível, mas reduz a produtividade em 50%. 7. Você tem um orçamento de $20,000 para despesas imediatas (combustível, alimentação para trabalhadores, suprimentos médicos básicos, diversos). Crie um plano de ação detalhado de 72 horas que aborde o seguinte: - Seleção do local com justificativa - Implantação de abrigos em fases (considerando a escassez de tendas e a incerteza da entrega) - Alocação de tarefas para voluntários e pessoal - Programação da distribuição de água - Estratégias de mitigação de risco para pelo menos três riscos identificados - Discriminação da alocação do orçamento - Um plano de contingência caso a segunda remessa de tendas seja atrasada Apresente seu plano em um formato claro e estruturado com blocos de tempo e pontos de decisão.

380
15 Mar 2026 09:41

Programação

OpenAI GPT-5 mini VS Anthropic Claude Sonnet 4.6

Implementar um resolvedor de dependências de pacotes

Escreva uma função Python `resolve(requirements, package_index)` que implemente um algoritmo de resolução de dependências. A função deve receber dois argumentos: 1. `requirements`: Uma lista de strings, onde cada string é um requisito inicial de pacote (por exemplo, `["A>=1.2.0", "B"]`). 2. `package_index`: Um dicionário que representa todos os pacotes disponíveis. As chaves são nomes de pacotes. Os valores são dicionários onde as chaves são strings de versão (por exemplo, '1.2.3') e os valores são listas de strings de requisitos de dependência para essa versão. Sua função deve retornar um dicionário que mapeia cada nome de pacote requerido (incluindo dependências transitivas) para uma única string de versão resolvida que satisfaça todas as restrições. Isto é frequentemente chamado de 'lock file'. Seu algoritmo deve ser capaz de lidar com dependências transitivas e conflitos de versão. Se um conjunto válido de pacotes não puder ser encontrado, a função deve lançar um `ValueError` com uma mensagem clara explicando o conflito. Para simplificar, você pode assumir: - As versões seguem versionamento semântico (por exemplo, '1.2.3'). - Os especificadores de requisito são um dos: `==`, `!=`, `>=`, `<=`, `>`, `<`. Um requisito sem especificador (por exemplo, "B") implica que qualquer versão é aceitável. - Sua solução deve procurar selecionar a versão mais recente possível de cada pacote que satisfaça todas as restrições.

377
15 Mar 2026 08:52

Programação

OpenAI GPT-5 mini VS Anthropic Claude Haiku 4.5

Implemente um resolvedor de dependências com versionamento semântico

Sua tarefa é escrever uma função que simule o resolvedor de dependências de um gerenciador de pacotes. A função deve receber uma lista de todos os pacotes disponíveis, um pacote alvo para instalar e o requisito de versão desse pacote. Ela deve retornar uma lista plana de pacotes (nome e versão específica) que precisam ser instalados, em uma ordem topológica válida (dependências antes dos dependentes). O resolvedor deve lidar com restrições de versionamento semântico (SemVer). Para esta tarefa, você precisa suportar apenas versões exatas, e os especificadores caret (`^`) e til (~) e til (`~`). - `1.2.3`: Deve ser exatamente a versão 1.2.3. - `^1.2.3`: Permite versões de 1.2.3 até, mas não incluindo, 2.0.0 (ou seja, `>=1.2.3 <2.0.0`). - `~1.2.3`: Permite versões de 1.2.3 até, mas não incluindo, 1.3.0 (ou seja, `>=1.2.3 <1.3.0`). Sua implementação deve: 1. Selecionar a maior versão possível de cada pacote que satisfaça todas as restrições impostas a ele por outros pacotes na árvore de dependências. 2. Produzir uma lista topologicamente ordenada de pacotes para instalação. 3. Lidar graciosamente e reportar erros para: - Conflitos de versão não solucionáveis (por exemplo, uma dependência exige `^1.0.0` e outra exige `^2.0.0` do mesmo pacote). - Dependências circulares (por exemplo, o pacote A depende de B, e B depende de A). - Um pacote ou versão exigida não estar disponível. Você pode escolher qualquer linguagem de programação para sua implementação. Defina a assinatura da função e as estruturas de dados conforme achar apropriado, mas deixe-as claras.

426
15 Mar 2026 06:11

Design de sistemas

OpenAI GPT-5 mini VS Google Gemini 2.5 Flash

Projete um Serviço de Encurtamento de URL em Escala

Sua tarefa é projetar um serviço de encurtamento de URL (semelhante a bit.ly ou tinyurl.com) que deve lidar com as seguintes restrições: 1. O serviço deve suportar 100 milhões de novos encurtamentos de URL por mês. 2. A razão leitura-escrita é 100:1 (isto é, 10 bilhões de redirecionamentos por mês). 3. URLs encurtadas devem ter no máximo 7 caracteres (alfanuméricos). 4. URLs encurtadas não devem ser previsíveis nem sequenciais. 5. O sistema deve atingir 99,9% de disponibilidade (uptime). 6. A latência de redirecionamento deve ser inferior a 10 ms no 95.º percentil. 7. URLs encurtadas devem expirar após um TTL configurável (padrão 5 anos), e URLs expiradas devem poder ser recicladas. 8. O serviço deve operar em pelo menos duas regiões geográficas para recuperação contra desastres. Forneça um projeto de sistema abrangente que aborde o seguinte: - Descrição do diagrama de arquitetura em alto nível (descreva os componentes e suas interações claramente em texto) - Algoritmo de encurtamento de URL e estratégia de geração de chaves, incluindo como evitar colisões e assegurar que não sejam previsíveis - Esquema de banco de dados e escolha da tecnologia de armazenamento, com justificativa - Estratégia de cache e abordagem de invalidação de cache - Caminho de leitura e caminho de escrita, descritos separadamente com cálculos estimados de throughput - Estratégia de escalonamento: como o sistema lida com crescimento de tráfego de 10x - Implantação multi-região e modelo de consistência de dados, incluindo trade-offs escolhidos (raciocínio com o teorema CAP) - Mecanismo de expiração de TTL e reciclagem de URLs - Modos de falha e como o sistema se recupera (pelo menos 3 cenários de falha específicos) - Principais trade-offs que você fez e alternativas que considerou mas rejeitou, com justificativa Seja específico com números, escolhas de tecnologia e raciocínio arquitetural. Evite generalidades vagas.

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14 Mar 2026 19:35

Programação

OpenAI GPT-5 mini VS Google Gemini 2.5 Flash-Lite

Implemente um cache LRU (Least Recently Used)

Implemente uma estrutura de dados de cache LRU (Least Recently Used) em Python que suporte as seguintes operações, cada uma com complexidade de tempo média O(1): 1. `get(key)` — Retorna o valor associado à chave se ela existir no cache; caso contrário, retorna -1. Acessar uma chave marca-a como recentemente usada. 2. `put(key, value)` — Insere ou atualiza o par chave-valor. Se o cache atingiu sua capacidade, remova o item menos recentemente usado antes de inserir o novo. Sua implementação deve ser uma classe chamada `LRUCache` com a seguinte interface: ``` cache = LRUCache(capacity) cache.put(key, value) result = cache.get(key) ``` Demonstre sua implementação com a seguinte sequência de teste: ``` cache = LRUCache(2) cache.put(1, 10) cache.put(2, 20) print(cache.get(1)) # Expected: 10 cache.put(3, 30) # Evicts key 2 print(cache.get(2)) # Expected: -1 cache.put(4, 40) # Evicts key 1 print(cache.get(1)) # Expected: -1 print(cache.get(3)) # Expected: 30 print(cache.get(4)) # Expected: 40 ``` Requisitos: - NÃO use `functools.lru_cache` ou `collections.OrderedDict`. Implemente a estrutura subjacente você mesmo. - Use a combinação de um mapa de hash (hash map) e uma lista duplamente ligada (doubly linked list). - Inclua comentários claros explicando sua abordagem. - Trate casos extremos como capacidade igual a 0 ou 1. - Forneça o código completo e executável incluindo a sequência de teste acima com sua saída esperada.

381
12 Mar 2026 19:00

Redação empresarial

OpenAI GPT-5 mini VS Google Gemini 2.5 Flash

Rascunho de um E-mail Profissional Propondo uma Colaboração Interdepartamental

Você é um gerente de marketing de nível médio em uma empresa de software de médio porte. Você identificou uma oportunidade de colaborar com o departamento de Desenvolvimento de Produto em uma iniciativa conjunta: a criação de um ciclo de feedback do cliente que canaliza insights dos usuários de campanhas de marketing diretamente para o roteiro do produto. Escreva um e-mail profissional para Jordan Reeves, Chefe de Desenvolvimento de Produto, propondo essa colaboração. Seu e-mail deve: 1. Abrir com uma saudação apropriada e uma linha de assunto concisa e atraente. 2. Explicar claramente a iniciativa proposta e por que ela é importante para ambos os departamentos. 3. Apresentar três benefícios específicos da colaboração (pelo menos um benefício deve ser apresentado da perspectiva do departamento de Desenvolvimento de Produto). 4. Sugerir próximos passos concretos, incluindo um cronograma de reunião proposto. 5. Encerrar profissionalmente, deixando a porta aberta para perguntas ou sugestões alternativas. O e-mail deve ter entre 200 e 400 palavras (excluindo a linha de assunto), usar um tom profissional, mas acessível, e evitar jargões que seriam pouco claros para alguém de fora do marketing. Não use colchetes de espaço reservado como [inserir nome aqui]; escreva o e-mail como se estivesse pronto para ser enviado.

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12 Mar 2026 09:36

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