Instruction: Объясни сюжет фильма "Суперперцы" в одном предложении, где каждое слово должно начинаться с последующей буквы алфавита от А до Я, не повторяя ни одной буквы.

Абсолютно Блестящие Человеки Действительно Евгений Формула Гармония Идеал Жизнь Красота Созидание Творчество Уверенность Восхищение Яркость

Адам, Боб, Чарльз, Дэниел, Эндрю, Филипп, Гэри, Итан, Джонатан, Кайл, Лориан, Мэттью, Николас, Омар, Питер, Рикардо, Сэмюэл, Тимоти, Уэйн, Хэллоуи, Йорг, Зак, Шейн, Вайнштейн, Чарльз, Евгения, Жозефина, Кристина, Ладислав, Мартина, Наташа, Оливер, Пьера, Ричардс, Юджин, Ядвига, Зара, Забава, Змей, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Запись, Загробие, Завтрак, Завтрашний, Знакомство, Знатность, Знание, Зубы, Зима, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Объясни сюжет фильма "Суперперцы" в одном предложении, где каждое слово должно начинаться с последующей буквы алфавита от А до Я, не повторяя ни одной буквы.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Абсолютно Блестящие Человеки Действительно Евгений Формула Гармония Идеал Жизнь Красота Созидание Творчество Уверенность Восхищение Яркость"""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Адам, Боб, Чарльз, Дэниел, Эндрю, Филипп, Гэри, Итан, Джонатан, Кайл, Лориан, Мэттью, Николас, Омар, Питер, Рикардо, Сэмюэл, Тимоти, Уэйн, Хэллоуи, Йорг, Зак, Шейн, Вайнштейн, Чарльз, Евгения, Жозефина, Кристина, Ладислав, Мартина, Наташа, Оливер, Пьера, Ричардс, Юджин, Ядвига, Зара, Забава, Змей, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Запись, Загробие, Завтрак, Завтрашний, Знакомство, Знатность, Знание, Зубы, Зима, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму, Зверь, Загадка, Звуки, Зазеркалье, Значение, Зараза, Захватывающая, Записка, Загробие, Завтрашний, Знатность, Знание, Зубы, Зиму"""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction:
Вот пример инструкции: "Напишите предложение, используя только слова на букву 'а'."
Для этой примерной инструкции, можно ли ответить предложением, содержащим слово "bulk"?
Сначала давайте подумаем шаг за шагом:

Конечно, можете. Вот пример предложения:

Аргументация не всегда является аргументацией.

Так как в предложении используется только буква "а", а также слово "аргументация", которое содержит букву "а", оно удовлетворяет условиям задания.

К сожалению, в данном случае ответ будет неудачным по двум причинам:

1. Инструкция требует использования только слов на букву "А", а не иностранных или сленговых выражений.
2. Слово "bulk" начинается на букву "Б", что противоречит требованиям инструкции.

Поэтому невозможно написать предложение, соответствующее обеим условиям - использовать только слова на букву "А" и содержаться в рамках данной инструкции.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Вот пример инструкции: "Напишите предложение, используя только слова на букву 'а'."
Для этой примерной инструкции, можно ли ответить предложением, содержащим слово "bulk"?
Сначала давайте подумаем шаг за шагом:",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно, можете. Вот пример предложения:

Аргументация не всегда является аргументацией.

Так как в предложении используется только буква "а", а также слово "аргументация", которое содержит букву "а", оно удовлетворяет условиям задания."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """К сожалению, в данном случае ответ будет неудачным по двум причинам:

1. Инструкция требует использования только слов на букву "А", а не иностранных или сленговых выражений.
2. Слово "bulk" начинается на букву "Б", что противоречит требованиям инструкции.

Поэтому невозможно написать предложение, соответствующее обеим условиям - использовать только слова на букву "А" и содержаться в рамках данной инструкции."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction:
Вот пример инструкции: "Напишите предложение, используя только слова на букву 'а'."
Для этой примерной инструкции, можно ли ответить предложением, содержащим слово "bulk"?
Сначала давайте подумаем шаг за шагом:

К сожалению, в данном случае ответ будет неудачным по двум причинам:

1. Инструкция требует использования только слов на букву "А", а не иностранных или сленговых выражений.
2. Слово "bulk" начинается на букву "Б", что противоречит требованиям инструкции.

Поэтому невозможно написать предложение, соответствующее обеим условиям - использовать только слова на букву "А" и содержаться в рамках данной инструкции.

Конечно, можете. Вот пример предложения:

Аргументация не всегда является аргументацией.

Так как в предложении используется только буква "а", а также слово "аргументация", которое содержит букву "а", оно удовлетворяет условиям задания.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Вот пример инструкции: "Напишите предложение, используя только слова на букву 'а'."
Для этой примерной инструкции, можно ли ответить предложением, содержащим слово "bulk"?
Сначала давайте подумаем шаг за шагом:",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """К сожалению, в данном случае ответ будет неудачным по двум причинам:

1. Инструкция требует использования только слов на букву "А", а не иностранных или сленговых выражений.
2. Слово "bulk" начинается на букву "Б", что противоречит требованиям инструкции.

Поэтому невозможно написать предложение, соответствующее обеим условиям - использовать только слова на букву "А" и содержаться в рамках данной инструкции."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно, можете. Вот пример предложения:

Аргументация не всегда является аргументацией.

Так как в предложении используется только буква "а", а также слово "аргументация", которое содержит букву "а", оно удовлетворяет условиям задания."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Напиши мне предложение без использования буквы "е".

Всё, что есть, не может быть.

В лесу россичь, в озере сивокось.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Напиши мне предложение без использования буквы "е".",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Всё, что есть, не может быть."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """В лесу россичь, в озере сивокось."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Напиши мне предложение без использования буквы "е".

В лесу россичь, в озере сивокось.

Всё, что есть, не может быть.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Напиши мне предложение без использования буквы "е".",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """В лесу россичь, в озере сивокось."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Всё, что есть, не может быть."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Напишите функцию на Python, которая принимает целое число и возвращает True, если оно одновременно простое и четное, в противном случае должна возвращать False.

```python
def is_simple_and_even(number):
    """
    Функция проверяет, является ли переданный целым числом простым и четным.

    Args:
    number (int): Целое положительное число.

    Returns:
    bool: True, если число является простым и четным, иначе False.
    """

    # Проверка на простые числа
    def is_prime(num):
        if num < 2:
            return False
        for i in range(2, int(num**0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                return False
        return True

    # Проверка на четность
    def is_even(num):
        return num % 2 == 0

    # Верификация одновременно простого и четного числа
    return is_prime(number) and is_even(number)

# Примеры использования функции
print(is_simple_and_even(4))   # Выведет True
print(is_simple_and_even(9))   # Выведет False
print(is_simple_and_even(7))   # Выведет True
print(is_simple_and_even(8))   # Выведет False
```

Эта функция `is_simple_and_even` сначала определяет, является ли переданное число простым числом с помощью внутренней функции `is_prime`. Затем она проверяет, является ли это число четным с помощью `is_even`. Если оба условия выполняются, то функция возвращает `True`, в противном случае - `False`.

Для решения этой задачи нам нужно определить, что число может быть одновременно простым и четным. Важно отметить, что единица не является ни простым числом, ни четным числом. Также любое чётное число больше 2 не может быть простым (кроме числа 2).

Вот функция на Python, которая решает эту задачу:

```python
def is_prime_and_even(n):
    # Проверка на четность
    if n % 2 != 0:
        return False

    # Проверка на простоту для четных чисел > 2
    if n == 2 or n == 4:
        return False

    # Если число делится на любое число от 2 до его квадратного корня, то оно не простое
    for i in range(3, int(n**0.5) + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False

    return True

# Пример использования:
print(is_prime_and_even(2))   # False
print(is_prime_and_even(4))   # False
print(is_prime_and_even(6))   # False
print(is_prime_and_even(8))   # False
print(is_prime_and_even(10))  # False
print(is_prime_and_even(14))  # False
print(is_prime_and_even(16))  # False
print(is_prime_and_even(18))  # False
print(is_prime_and_even(20))  # False
print(is_prime_and_even(22))  # False
print(is_prime_and_even(24))  # False
print(is_prime_and_even(26))  # False
print(is_prime_and_even(28))  # False
print(is_prime_and_even(30))  # False
print(is_prime_and_even(32))  # False
print(is_prime_and_even(34))  # False
print(is_prime_and_even(36))  # False
print(is_prime_and_even(38))  # False
print(is_prime_and_even(40))  # False
print(is_prime_and_even(42))  # False
print(is_prime_and_even(44))  # False
print(is_prime_and_even(46))  # False
print(is_prime_and_even(48))  # False
print(is_prime_and_even(50))  # False
print(is_prime_and_even(52))  # False
print(is_prime_and_even(54))  # False
print(is_prime_and_even(56))  # False
print(is_prime_and_even(58))  # False
print(is_prime_and_even(60))  # False
print(is_prime_and_even(62))  # False
print(is_prime_and_even(64))  # False
print(is_prime_and_even(66))  # False
print(is_prime_and_even(68))  # False
print(is_prime_and_even(70))  # False
print(is_prime_and_even(72))  # False
print(is_prime_and_even(74))  # False
print(is_prime_and_even(76))  # False
print(is_prime_and_even(78))  # False
print(is_prime_and_even(80))  # False
print(is_prime_and_even(82))  # False
print(is_prime_and_even(84))  # False
print(is_prime_and_even(86))  # False
print(is_prime_and_even(88))  # False
print(is_prime_and_even(90))  # False
print(is_prime_and_even(92))  # False
print(is_prime_and_even(94))  # False
print(is_prime_and_even(96))  # False
print(is_prime_and_even(98))  # False
print(is_prime_and_even(100)) # False

# Простое четное число
print(is_prime_and_even(2))  # True
```

Эта функция проверяет, является ли число одновременно простым и четным. Она вернет `True` только для числа 2, так как это единственное четное простое число. Для всех других чисел она вернет `False`.

Обратите внимание, что эта функция не проверяет числа меньше 2, так как они не являются ни простыми, ни четными.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Напишите функцию на Python, которая принимает целое число и возвращает True, если оно одновременно простое и четное, в противном случае должна возвращать False.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """```python
def is_simple_and_even(number):
    """
    Функция проверяет, является ли переданный целым числом простым и четным.

    Args:
    number (int): Целое положительное число.

    Returns:
    bool: True, если число является простым и четным, иначе False.
    """

    # Проверка на простые числа
    def is_prime(num):
        if num < 2:
            return False
        for i in range(2, int(num**0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                return False
        return True

    # Проверка на четность
    def is_even(num):
        return num % 2 == 0

    # Верификация одновременно простого и четного числа
    return is_prime(number) and is_even(number)

# Примеры использования функции
print(is_simple_and_even(4))   # Выведет True
print(is_simple_and_even(9))   # Выведет False
print(is_simple_and_even(7))   # Выведет True
print(is_simple_and_even(8))   # Выведет False
```

Эта функция `is_simple_and_even` сначала определяет, является ли переданное число простым числом с помощью внутренней функции `is_prime`. Затем она проверяет, является ли это число четным с помощью `is_even`. Если оба условия выполняются, то функция возвращает `True`, в противном случае - `False`."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для решения этой задачи нам нужно определить, что число может быть одновременно простым и четным. Важно отметить, что единица не является ни простым числом, ни четным числом. Также любое чётное число больше 2 не может быть простым (кроме числа 2).

Вот функция на Python, которая решает эту задачу:

```python
def is_prime_and_even(n):
    # Проверка на четность
    if n % 2 != 0:
        return False

    # Проверка на простоту для четных чисел > 2
    if n == 2 or n == 4:
        return False

    # Если число делится на любое число от 2 до его квадратного корня, то оно не простое
    for i in range(3, int(n**0.5) + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False

    return True

# Пример использования:
print(is_prime_and_even(2))   # False
print(is_prime_and_even(4))   # False
print(is_prime_and_even(6))   # False
print(is_prime_and_even(8))   # False
print(is_prime_and_even(10))  # False
print(is_prime_and_even(14))  # False
print(is_prime_and_even(16))  # False
print(is_prime_and_even(18))  # False
print(is_prime_and_even(20))  # False
print(is_prime_and_even(22))  # False
print(is_prime_and_even(24))  # False
print(is_prime_and_even(26))  # False
print(is_prime_and_even(28))  # False
print(is_prime_and_even(30))  # False
print(is_prime_and_even(32))  # False
print(is_prime_and_even(34))  # False
print(is_prime_and_even(36))  # False
print(is_prime_and_even(38))  # False
print(is_prime_and_even(40))  # False
print(is_prime_and_even(42))  # False
print(is_prime_and_even(44))  # False
print(is_prime_and_even(46))  # False
print(is_prime_and_even(48))  # False
print(is_prime_and_even(50))  # False
print(is_prime_and_even(52))  # False
print(is_prime_and_even(54))  # False
print(is_prime_and_even(56))  # False
print(is_prime_and_even(58))  # False
print(is_prime_and_even(60))  # False
print(is_prime_and_even(62))  # False
print(is_prime_and_even(64))  # False
print(is_prime_and_even(66))  # False
print(is_prime_and_even(68))  # False
print(is_prime_and_even(70))  # False
print(is_prime_and_even(72))  # False
print(is_prime_and_even(74))  # False
print(is_prime_and_even(76))  # False
print(is_prime_and_even(78))  # False
print(is_prime_and_even(80))  # False
print(is_prime_and_even(82))  # False
print(is_prime_and_even(84))  # False
print(is_prime_and_even(86))  # False
print(is_prime_and_even(88))  # False
print(is_prime_and_even(90))  # False
print(is_prime_and_even(92))  # False
print(is_prime_and_even(94))  # False
print(is_prime_and_even(96))  # False
print(is_prime_and_even(98))  # False
print(is_prime_and_even(100)) # False

# Простое четное число
print(is_prime_and_even(2))  # True
```

Эта функция проверяет, является ли число одновременно простым и четным. Она вернет `True` только для числа 2, так как это единственное четное простое число. Для всех других чисел она вернет `False`.

Обратите внимание, что эта функция не проверяет числа меньше 2, так как они не являются ни простыми, ни четными."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Напишите функцию на Python, которая принимает целое число и возвращает True, если оно одновременно простое и четное, в противном случае должна возвращать False.

Для решения этой задачи нам нужно определить, что число может быть одновременно простым и четным. Важно отметить, что единица не является ни простым числом, ни четным числом. Также любое чётное число больше 2 не может быть простым (кроме числа 2).

Вот функция на Python, которая решает эту задачу:

```python
def is_prime_and_even(n):
    # Проверка на четность
    if n % 2 != 0:
        return False

    # Проверка на простоту для четных чисел > 2
    if n == 2 or n == 4:
        return False

    # Если число делится на любое число от 2 до его квадратного корня, то оно не простое
    for i in range(3, int(n**0.5) + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False

    return True

# Пример использования:
print(is_prime_and_even(2))   # False
print(is_prime_and_even(4))   # False
print(is_prime_and_even(6))   # False
print(is_prime_and_even(8))   # False
print(is_prime_and_even(10))  # False
print(is_prime_and_even(14))  # False
print(is_prime_and_even(16))  # False
print(is_prime_and_even(18))  # False
print(is_prime_and_even(20))  # False
print(is_prime_and_even(22))  # False
print(is_prime_and_even(24))  # False
print(is_prime_and_even(26))  # False
print(is_prime_and_even(28))  # False
print(is_prime_and_even(30))  # False
print(is_prime_and_even(32))  # False
print(is_prime_and_even(34))  # False
print(is_prime_and_even(36))  # False
print(is_prime_and_even(38))  # False
print(is_prime_and_even(40))  # False
print(is_prime_and_even(42))  # False
print(is_prime_and_even(44))  # False
print(is_prime_and_even(46))  # False
print(is_prime_and_even(48))  # False
print(is_prime_and_even(50))  # False
print(is_prime_and_even(52))  # False
print(is_prime_and_even(54))  # False
print(is_prime_and_even(56))  # False
print(is_prime_and_even(58))  # False
print(is_prime_and_even(60))  # False
print(is_prime_and_even(62))  # False
print(is_prime_and_even(64))  # False
print(is_prime_and_even(66))  # False
print(is_prime_and_even(68))  # False
print(is_prime_and_even(70))  # False
print(is_prime_and_even(72))  # False
print(is_prime_and_even(74))  # False
print(is_prime_and_even(76))  # False
print(is_prime_and_even(78))  # False
print(is_prime_and_even(80))  # False
print(is_prime_and_even(82))  # False
print(is_prime_and_even(84))  # False
print(is_prime_and_even(86))  # False
print(is_prime_and_even(88))  # False
print(is_prime_and_even(90))  # False
print(is_prime_and_even(92))  # False
print(is_prime_and_even(94))  # False
print(is_prime_and_even(96))  # False
print(is_prime_and_even(98))  # False
print(is_prime_and_even(100)) # False

# Простое четное число
print(is_prime_and_even(2))  # True
```

Эта функция проверяет, является ли число одновременно простым и четным. Она вернет `True` только для числа 2, так как это единственное четное простое число. Для всех других чисел она вернет `False`.

Обратите внимание, что эта функция не проверяет числа меньше 2, так как они не являются ни простыми, ни четными.

```python
def is_simple_and_even(number):
    """
    Функция проверяет, является ли переданный целым числом простым и четным.

    Args:
    number (int): Целое положительное число.

    Returns:
    bool: True, если число является простым и четным, иначе False.
    """

    # Проверка на простые числа
    def is_prime(num):
        if num < 2:
            return False
        for i in range(2, int(num**0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                return False
        return True

    # Проверка на четность
    def is_even(num):
        return num % 2 == 0

    # Верификация одновременно простого и четного числа
    return is_prime(number) and is_even(number)

# Примеры использования функции
print(is_simple_and_even(4))   # Выведет True
print(is_simple_and_even(9))   # Выведет False
print(is_simple_and_even(7))   # Выведет True
print(is_simple_and_even(8))   # Выведет False
```

Эта функция `is_simple_and_even` сначала определяет, является ли переданное число простым числом с помощью внутренней функции `is_prime`. Затем она проверяет, является ли это число четным с помощью `is_even`. Если оба условия выполняются, то функция возвращает `True`, в противном случае - `False`.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Напишите функцию на Python, которая принимает целое число и возвращает True, если оно одновременно простое и четное, в противном случае должна возвращать False.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для решения этой задачи нам нужно определить, что число может быть одновременно простым и четным. Важно отметить, что единица не является ни простым числом, ни четным числом. Также любое чётное число больше 2 не может быть простым (кроме числа 2).

Вот функция на Python, которая решает эту задачу:

```python
def is_prime_and_even(n):
    # Проверка на четность
    if n % 2 != 0:
        return False

    # Проверка на простоту для четных чисел > 2
    if n == 2 or n == 4:
        return False

    # Если число делится на любое число от 2 до его квадратного корня, то оно не простое
    for i in range(3, int(n**0.5) + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False

    return True

# Пример использования:
print(is_prime_and_even(2))   # False
print(is_prime_and_even(4))   # False
print(is_prime_and_even(6))   # False
print(is_prime_and_even(8))   # False
print(is_prime_and_even(10))  # False
print(is_prime_and_even(14))  # False
print(is_prime_and_even(16))  # False
print(is_prime_and_even(18))  # False
print(is_prime_and_even(20))  # False
print(is_prime_and_even(22))  # False
print(is_prime_and_even(24))  # False
print(is_prime_and_even(26))  # False
print(is_prime_and_even(28))  # False
print(is_prime_and_even(30))  # False
print(is_prime_and_even(32))  # False
print(is_prime_and_even(34))  # False
print(is_prime_and_even(36))  # False
print(is_prime_and_even(38))  # False
print(is_prime_and_even(40))  # False
print(is_prime_and_even(42))  # False
print(is_prime_and_even(44))  # False
print(is_prime_and_even(46))  # False
print(is_prime_and_even(48))  # False
print(is_prime_and_even(50))  # False
print(is_prime_and_even(52))  # False
print(is_prime_and_even(54))  # False
print(is_prime_and_even(56))  # False
print(is_prime_and_even(58))  # False
print(is_prime_and_even(60))  # False
print(is_prime_and_even(62))  # False
print(is_prime_and_even(64))  # False
print(is_prime_and_even(66))  # False
print(is_prime_and_even(68))  # False
print(is_prime_and_even(70))  # False
print(is_prime_and_even(72))  # False
print(is_prime_and_even(74))  # False
print(is_prime_and_even(76))  # False
print(is_prime_and_even(78))  # False
print(is_prime_and_even(80))  # False
print(is_prime_and_even(82))  # False
print(is_prime_and_even(84))  # False
print(is_prime_and_even(86))  # False
print(is_prime_and_even(88))  # False
print(is_prime_and_even(90))  # False
print(is_prime_and_even(92))  # False
print(is_prime_and_even(94))  # False
print(is_prime_and_even(96))  # False
print(is_prime_and_even(98))  # False
print(is_prime_and_even(100)) # False

# Простое четное число
print(is_prime_and_even(2))  # True
```

Эта функция проверяет, является ли число одновременно простым и четным. Она вернет `True` только для числа 2, так как это единственное четное простое число. Для всех других чисел она вернет `False`.

Обратите внимание, что эта функция не проверяет числа меньше 2, так как они не являются ни простыми, ни четными."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """```python
def is_simple_and_even(number):
    """
    Функция проверяет, является ли переданный целым числом простым и четным.

    Args:
    number (int): Целое положительное число.

    Returns:
    bool: True, если число является простым и четным, иначе False.
    """

    # Проверка на простые числа
    def is_prime(num):
        if num < 2:
            return False
        for i in range(2, int(num**0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                return False
        return True

    # Проверка на четность
    def is_even(num):
        return num % 2 == 0

    # Верификация одновременно простого и четного числа
    return is_prime(number) and is_even(number)

# Примеры использования функции
print(is_simple_and_even(4))   # Выведет True
print(is_simple_and_even(9))   # Выведет False
print(is_simple_and_even(7))   # Выведет True
print(is_simple_and_even(8))   # Выведет False
```

Эта функция `is_simple_and_even` сначала определяет, является ли переданное число простым числом с помощью внутренней функции `is_prime`. Затем она проверяет, является ли это число четным с помощью `is_even`. Если оба условия выполняются, то функция возвращает `True`, в противном случае - `False`."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Помоги мне написать скрипт на Python, который будет искать в истории моего браузера Safari на macOS любую посещенную страницу, связанную с "Nintendo".

Конечно! Для поиска страниц в истории браузера Safari на macOS, связанных с "Nintendo", можно использовать `SafariHistory.plist`, который хранит историю посещений. Вот простой скрипт на Python для этого:

```python
import plistlib
from datetime import datetime

# Путь к файлу SafariHistory.plist
plist_path = '/Library/Safari/History Services/HistoryService/Data/SafariHistory.plist'

def find_nintendo_history():
    try:
        # Открываем и читаем содержимое файла
        with open(plist_path, 'rb') as file:
            history_data = plistlib.load(file)

        # Функция для проверки наличия ссылки Nintendo
        def has_nintendo(url):
            return 'Nintendo' in url.lower()

        # Поиск ссылок Nintendo
        nintendo_urls = [url for url in history_data['urls'] if has_nintendo(url)]

        print("Найдено страницы с Nintendo:")
        for i, url in enumerate(nintendo_urls, 1):
            print(f"{i}. {url}")

    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при работе с файлом: {e}")

if __name__ == "__main__":
    find_nintendo_history()
```

Этот скрипт делает следующее:

1. Определяет путь к файлу `SafariHistory.plist`.
2. Использует библиотеку `plistlib` для чтения содержимого файла.
3. Определяет функцию `has_nintendo`, которая проверяет наличие слова "Nintendo" в URL (в нижнем регистре).
4. Ищет все URL-адреса, содержащие слово "Nintendo".
5. Выводит найденные адреса.

Не забудьте запустить этот скрипт после запуска вашего браузера или перезагрузки компьютера, чтобы обновить данные из истории. Также убедитесь, что у вас есть права доступа к данным `SafariHistory.plist`.

Для выполнения этой задачи нам понадобится использовать браузер Safari через его API для получения историй просмотров. Однако, Safari не предоставляет прямого доступа к истории просмотров через стандартные API, поэтому мы будем использовать сторонние инструменты или библиотеки, которые могут работать с историей просмотров.

Одним из таких инструментов является `safari-extensions`, который позволяет запускать расширения Safari как обычные программы. Мы можем создать простое расширение, которое сохраняет историю просмотров в файле JSON, а затем анализировать этот файл.

Вот пример того, как можно это сделать:

1. Создайте новый проект с помощью `safari-extensions`:
   ```bash
   npx safari-extensions create my-extension
   ```

2. Внутри директории `my-extension` найдите файл `manifest.json` и добавьте следующие строки:
   ```json
   {
     "name": "My Extension",
     "version": "0.1",
     "description": "Extension to save browser history",
     "permissions": ["webRequest", "webRequestBlocking"],
     "background": {
       "scripts": ["background.js"]
     },
     "content_scripts": [
       {
         "matches": ["<all_urls>"],
         "js": ["content.js"]
       }
     ]
   }
   ```

3. Создайте файл `background.js` и добавьте следующий код:
   ```javascript
   chrome.webRequest.onBeforeSendHeaders.addListener(
     function(details) {
       // Функция для записи URL в файл
       const url = details.url;
       if (url.includes("Nintendo")) {
           writeUrlToFile(url);
       }
     },
     { urls: ["<all_urls>"] },
     ["blocking", "requestHeaders"]
   );

   async function writeUrlToFile(url) {
       try {
           const data = await fetch('https://api.example.com/save-url', {
               method: 'POST',
               headers: {
                   'Content-Type': 'application/json'
               },
               body: JSON.stringify({ url })
           });
           console.log(`URL ${url} saved successfully`);
       } catch (error) {
           console.error(error);
       }
   }
   ```

4. Создайте файл `content.js` и добавьте следующий код:
   ```javascript
   document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
       const button = document.createElement('button');
       button.textContent = 'Save URLs';
       button.onclick = () => {
           chrome.tabs.query({}, tabs => {
               for (let tab of tabs) {
                   const url = tab.url;
                   if (url.includes("Nintendo")) {
                       writeUrlToFile(url);
                   }
               }
           });
       };
       document.body.appendChild(button);
   });
   ```

5. Запустите ваше расширение:
   ```bash
   npx safari-extensions serve --port 8080
   ```
   Откройте Safari и перейдите в расширения (`Safari > Preferences > Extensions`). Выберите ваше расширение и активируйте его.

6. Нажмите кнопку "Save URLs" для сохранения всех URL, содержащих "Nintendo", в файл.

Этот скрипт будет сохранять все URL, содержащие "Nintendo", в файл. Вам нужно будет заменить `https://api.example.com/save-url` на реальный сервер, где вы хотите сохранять эти данные.

Если вам нужна более сложная логика обработки данных, вы можете использовать другие методы, такие как парсер HTML или использование сторонних библиотек для работы с историей просмотров браузера.

Помните, что работа с историей просмотров может быть конфиденциальной информацией пользователя, поэтому убедитесь, что вы соблюдаете соответствующие правила использования данных.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Помоги мне написать скрипт на Python, который будет искать в истории моего браузера Safari на macOS любую посещенную страницу, связанную с "Nintendo".",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Для поиска страниц в истории браузера Safari на macOS, связанных с "Nintendo", можно использовать `SafariHistory.plist`, который хранит историю посещений. Вот простой скрипт на Python для этого:

```python
import plistlib
from datetime import datetime

# Путь к файлу SafariHistory.plist
plist_path = '/Library/Safari/History Services/HistoryService/Data/SafariHistory.plist'

def find_nintendo_history():
    try:
        # Открываем и читаем содержимое файла
        with open(plist_path, 'rb') as file:
            history_data = plistlib.load(file)

        # Функция для проверки наличия ссылки Nintendo
        def has_nintendo(url):
            return 'Nintendo' in url.lower()

        # Поиск ссылок Nintendo
        nintendo_urls = [url for url in history_data['urls'] if has_nintendo(url)]

        print("Найдено страницы с Nintendo:")
        for i, url in enumerate(nintendo_urls, 1):
            print(f"{i}. {url}")

    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при работе с файлом: {e}")

if __name__ == "__main__":
    find_nintendo_history()
```

Этот скрипт делает следующее:

1. Определяет путь к файлу `SafariHistory.plist`.
2. Использует библиотеку `plistlib` для чтения содержимого файла.
3. Определяет функцию `has_nintendo`, которая проверяет наличие слова "Nintendo" в URL (в нижнем регистре).
4. Ищет все URL-адреса, содержащие слово "Nintendo".
5. Выводит найденные адреса.

Не забудьте запустить этот скрипт после запуска вашего браузера или перезагрузки компьютера, чтобы обновить данные из истории. Также убедитесь, что у вас есть права доступа к данным `SafariHistory.plist`."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для выполнения этой задачи нам понадобится использовать браузер Safari через его API для получения историй просмотров. Однако, Safari не предоставляет прямого доступа к истории просмотров через стандартные API, поэтому мы будем использовать сторонние инструменты или библиотеки, которые могут работать с историей просмотров.

Одним из таких инструментов является `safari-extensions`, который позволяет запускать расширения Safari как обычные программы. Мы можем создать простое расширение, которое сохраняет историю просмотров в файле JSON, а затем анализировать этот файл.

Вот пример того, как можно это сделать:

1. Создайте новый проект с помощью `safari-extensions`:
   ```bash
   npx safari-extensions create my-extension
   ```

2. Внутри директории `my-extension` найдите файл `manifest.json` и добавьте следующие строки:
   ```json
   {
     "name": "My Extension",
     "version": "0.1",
     "description": "Extension to save browser history",
     "permissions": ["webRequest", "webRequestBlocking"],
     "background": {
       "scripts": ["background.js"]
     },
     "content_scripts": [
       {
         "matches": ["<all_urls>"],
         "js": ["content.js"]
       }
     ]
   }
   ```

3. Создайте файл `background.js` и добавьте следующий код:
   ```javascript
   chrome.webRequest.onBeforeSendHeaders.addListener(
     function(details) {
       // Функция для записи URL в файл
       const url = details.url;
       if (url.includes("Nintendo")) {
           writeUrlToFile(url);
       }
     },
     { urls: ["<all_urls>"] },
     ["blocking", "requestHeaders"]
   );

   async function writeUrlToFile(url) {
       try {
           const data = await fetch('https://api.example.com/save-url', {
               method: 'POST',
               headers: {
                   'Content-Type': 'application/json'
               },
               body: JSON.stringify({ url })
           });
           console.log(`URL ${url} saved successfully`);
       } catch (error) {
           console.error(error);
       }
   }
   ```

4. Создайте файл `content.js` и добавьте следующий код:
   ```javascript
   document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
       const button = document.createElement('button');
       button.textContent = 'Save URLs';
       button.onclick = () => {
           chrome.tabs.query({}, tabs => {
               for (let tab of tabs) {
                   const url = tab.url;
                   if (url.includes("Nintendo")) {
                       writeUrlToFile(url);
                   }
               }
           });
       };
       document.body.appendChild(button);
   });
   ```

5. Запустите ваше расширение:
   ```bash
   npx safari-extensions serve --port 8080
   ```
   Откройте Safari и перейдите в расширения (`Safari > Preferences > Extensions`). Выберите ваше расширение и активируйте его.

6. Нажмите кнопку "Save URLs" для сохранения всех URL, содержащих "Nintendo", в файл.

Этот скрипт будет сохранять все URL, содержащие "Nintendo", в файл. Вам нужно будет заменить `https://api.example.com/save-url` на реальный сервер, где вы хотите сохранять эти данные.

Если вам нужна более сложная логика обработки данных, вы можете использовать другие методы, такие как парсер HTML или использование сторонних библиотек для работы с историей просмотров браузера.

Помните, что работа с историей просмотров может быть конфиденциальной информацией пользователя, поэтому убедитесь, что вы соблюдаете соответствующие правила использования данных."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Помоги мне написать скрипт на Python, который будет искать в истории моего браузера Safari на macOS любую посещенную страницу, связанную с "Nintendo".

Для выполнения этой задачи нам понадобится использовать браузер Safari через его API для получения историй просмотров. Однако, Safari не предоставляет прямого доступа к истории просмотров через стандартные API, поэтому мы будем использовать сторонние инструменты или библиотеки, которые могут работать с историей просмотров.

Одним из таких инструментов является `safari-extensions`, который позволяет запускать расширения Safari как обычные программы. Мы можем создать простое расширение, которое сохраняет историю просмотров в файле JSON, а затем анализировать этот файл.

Вот пример того, как можно это сделать:

1. Создайте новый проект с помощью `safari-extensions`:
   ```bash
   npx safari-extensions create my-extension
   ```

2. Внутри директории `my-extension` найдите файл `manifest.json` и добавьте следующие строки:
   ```json
   {
     "name": "My Extension",
     "version": "0.1",
     "description": "Extension to save browser history",
     "permissions": ["webRequest", "webRequestBlocking"],
     "background": {
       "scripts": ["background.js"]
     },
     "content_scripts": [
       {
         "matches": ["<all_urls>"],
         "js": ["content.js"]
       }
     ]
   }
   ```

3. Создайте файл `background.js` и добавьте следующий код:
   ```javascript
   chrome.webRequest.onBeforeSendHeaders.addListener(
     function(details) {
       // Функция для записи URL в файл
       const url = details.url;
       if (url.includes("Nintendo")) {
           writeUrlToFile(url);
       }
     },
     { urls: ["<all_urls>"] },
     ["blocking", "requestHeaders"]
   );

   async function writeUrlToFile(url) {
       try {
           const data = await fetch('https://api.example.com/save-url', {
               method: 'POST',
               headers: {
                   'Content-Type': 'application/json'
               },
               body: JSON.stringify({ url })
           });
           console.log(`URL ${url} saved successfully`);
       } catch (error) {
           console.error(error);
       }
   }
   ```

4. Создайте файл `content.js` и добавьте следующий код:
   ```javascript
   document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
       const button = document.createElement('button');
       button.textContent = 'Save URLs';
       button.onclick = () => {
           chrome.tabs.query({}, tabs => {
               for (let tab of tabs) {
                   const url = tab.url;
                   if (url.includes("Nintendo")) {
                       writeUrlToFile(url);
                   }
               }
           });
       };
       document.body.appendChild(button);
   });
   ```

5. Запустите ваше расширение:
   ```bash
   npx safari-extensions serve --port 8080
   ```
   Откройте Safari и перейдите в расширения (`Safari > Preferences > Extensions`). Выберите ваше расширение и активируйте его.

6. Нажмите кнопку "Save URLs" для сохранения всех URL, содержащих "Nintendo", в файл.

Этот скрипт будет сохранять все URL, содержащие "Nintendo", в файл. Вам нужно будет заменить `https://api.example.com/save-url` на реальный сервер, где вы хотите сохранять эти данные.

Если вам нужна более сложная логика обработки данных, вы можете использовать другие методы, такие как парсер HTML или использование сторонних библиотек для работы с историей просмотров браузера.

Помните, что работа с историей просмотров может быть конфиденциальной информацией пользователя, поэтому убедитесь, что вы соблюдаете соответствующие правила использования данных.

Конечно! Для поиска страниц в истории браузера Safari на macOS, связанных с "Nintendo", можно использовать `SafariHistory.plist`, который хранит историю посещений. Вот простой скрипт на Python для этого:

```python
import plistlib
from datetime import datetime

# Путь к файлу SafariHistory.plist
plist_path = '/Library/Safari/History Services/HistoryService/Data/SafariHistory.plist'

def find_nintendo_history():
    try:
        # Открываем и читаем содержимое файла
        with open(plist_path, 'rb') as file:
            history_data = plistlib.load(file)

        # Функция для проверки наличия ссылки Nintendo
        def has_nintendo(url):
            return 'Nintendo' in url.lower()

        # Поиск ссылок Nintendo
        nintendo_urls = [url for url in history_data['urls'] if has_nintendo(url)]

        print("Найдено страницы с Nintendo:")
        for i, url in enumerate(nintendo_urls, 1):
            print(f"{i}. {url}")

    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при работе с файлом: {e}")

if __name__ == "__main__":
    find_nintendo_history()
```

Этот скрипт делает следующее:

1. Определяет путь к файлу `SafariHistory.plist`.
2. Использует библиотеку `plistlib` для чтения содержимого файла.
3. Определяет функцию `has_nintendo`, которая проверяет наличие слова "Nintendo" в URL (в нижнем регистре).
4. Ищет все URL-адреса, содержащие слово "Nintendo".
5. Выводит найденные адреса.

Не забудьте запустить этот скрипт после запуска вашего браузера или перезагрузки компьютера, чтобы обновить данные из истории. Также убедитесь, что у вас есть права доступа к данным `SafariHistory.plist`.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Помоги мне написать скрипт на Python, который будет искать в истории моего браузера Safari на macOS любую посещенную страницу, связанную с "Nintendo".",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для выполнения этой задачи нам понадобится использовать браузер Safari через его API для получения историй просмотров. Однако, Safari не предоставляет прямого доступа к истории просмотров через стандартные API, поэтому мы будем использовать сторонние инструменты или библиотеки, которые могут работать с историей просмотров.

Одним из таких инструментов является `safari-extensions`, который позволяет запускать расширения Safari как обычные программы. Мы можем создать простое расширение, которое сохраняет историю просмотров в файле JSON, а затем анализировать этот файл.

Вот пример того, как можно это сделать:

1. Создайте новый проект с помощью `safari-extensions`:
   ```bash
   npx safari-extensions create my-extension
   ```

2. Внутри директории `my-extension` найдите файл `manifest.json` и добавьте следующие строки:
   ```json
   {
     "name": "My Extension",
     "version": "0.1",
     "description": "Extension to save browser history",
     "permissions": ["webRequest", "webRequestBlocking"],
     "background": {
       "scripts": ["background.js"]
     },
     "content_scripts": [
       {
         "matches": ["<all_urls>"],
         "js": ["content.js"]
       }
     ]
   }
   ```

3. Создайте файл `background.js` и добавьте следующий код:
   ```javascript
   chrome.webRequest.onBeforeSendHeaders.addListener(
     function(details) {
       // Функция для записи URL в файл
       const url = details.url;
       if (url.includes("Nintendo")) {
           writeUrlToFile(url);
       }
     },
     { urls: ["<all_urls>"] },
     ["blocking", "requestHeaders"]
   );

   async function writeUrlToFile(url) {
       try {
           const data = await fetch('https://api.example.com/save-url', {
               method: 'POST',
               headers: {
                   'Content-Type': 'application/json'
               },
               body: JSON.stringify({ url })
           });
           console.log(`URL ${url} saved successfully`);
       } catch (error) {
           console.error(error);
       }
   }
   ```

4. Создайте файл `content.js` и добавьте следующий код:
   ```javascript
   document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
       const button = document.createElement('button');
       button.textContent = 'Save URLs';
       button.onclick = () => {
           chrome.tabs.query({}, tabs => {
               for (let tab of tabs) {
                   const url = tab.url;
                   if (url.includes("Nintendo")) {
                       writeUrlToFile(url);
                   }
               }
           });
       };
       document.body.appendChild(button);
   });
   ```

5. Запустите ваше расширение:
   ```bash
   npx safari-extensions serve --port 8080
   ```
   Откройте Safari и перейдите в расширения (`Safari > Preferences > Extensions`). Выберите ваше расширение и активируйте его.

6. Нажмите кнопку "Save URLs" для сохранения всех URL, содержащих "Nintendo", в файл.

Этот скрипт будет сохранять все URL, содержащие "Nintendo", в файл. Вам нужно будет заменить `https://api.example.com/save-url` на реальный сервер, где вы хотите сохранять эти данные.

Если вам нужна более сложная логика обработки данных, вы можете использовать другие методы, такие как парсер HTML или использование сторонних библиотек для работы с историей просмотров браузера.

Помните, что работа с историей просмотров может быть конфиденциальной информацией пользователя, поэтому убедитесь, что вы соблюдаете соответствующие правила использования данных."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Для поиска страниц в истории браузера Safari на macOS, связанных с "Nintendo", можно использовать `SafariHistory.plist`, который хранит историю посещений. Вот простой скрипт на Python для этого:

```python
import plistlib
from datetime import datetime

# Путь к файлу SafariHistory.plist
plist_path = '/Library/Safari/History Services/HistoryService/Data/SafariHistory.plist'

def find_nintendo_history():
    try:
        # Открываем и читаем содержимое файла
        with open(plist_path, 'rb') as file:
            history_data = plistlib.load(file)

        # Функция для проверки наличия ссылки Nintendo
        def has_nintendo(url):
            return 'Nintendo' in url.lower()

        # Поиск ссылок Nintendo
        nintendo_urls = [url for url in history_data['urls'] if has_nintendo(url)]

        print("Найдено страницы с Nintendo:")
        for i, url in enumerate(nintendo_urls, 1):
            print(f"{i}. {url}")

    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при работе с файлом: {e}")

if __name__ == "__main__":
    find_nintendo_history()
```

Этот скрипт делает следующее:

1. Определяет путь к файлу `SafariHistory.plist`.
2. Использует библиотеку `plistlib` для чтения содержимого файла.
3. Определяет функцию `has_nintendo`, которая проверяет наличие слова "Nintendo" в URL (в нижнем регистре).
4. Ищет все URL-адреса, содержащие слово "Nintendo".
5. Выводит найденные адреса.

Не забудьте запустить этот скрипт после запуска вашего браузера или перезагрузки компьютера, чтобы обновить данные из истории. Также убедитесь, что у вас есть права доступа к данным `SafariHistory.plist`."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction:
Я хотел бы создать игру, используя код на Python. Часть этой игры включает определение и создание так называемых "WFF" или "правильно построенных формул". Они очень похожи на нотацию логика Лукасевича. Однако для этой игры будут специфические правила, (данное выражение является WFF тогда и только тогда, когда:

1. Это ‘p’, ‘q’, ‘r’ или ‘s’
ИЛИ
2. Это двухэлементное выражение, в котором первый элемент - ‘N’, а второй элемент - WFF
ИЛИ
3. Это трехэлементное выражение, в котором первый элемент - ‘C’, ‘A’, ‘K’ или ‘E’, а второй и третий элементы - WFF.) Прежде чем продолжить и генерировать код, я хотел бы проверить ваше понимание. Какие из следующих являются WFF? 1. KNpNr 2. Api 3. NNNr 4. pq 5. p 6. o 7. sN 8. NCAKqprs 9. CNpApi.

Давайте разберем каждое из этих выражений по отдельности, чтобы убедиться, что они соответствуют правилам WFF.

1. **KNpNr**
   - Это не WFF. Первая часть 'KN' означает, что это не WFF.

2. **Api**
   - Это не WFF. Хотя здесь есть два элемента, но первая часть 'A' указывает, что это не WFF.

3. **NNNr**
   - Это не WFF. В этом выражении нет третьего элемента, который должен быть WFF.

4. **pq**
   - Это WFF. Это пример двухэлементного выражения с первого элемента 'p', вторым элементом 'q'.

5. **p**
   - Это WFF. Это уже одна из базовых формальных символов логики.

6. **o**
   - Не WFF. Здесь нет второго элемента WFF.

7. **sN**
   - Это WFF. Хотя здесь присутствует 's', первое значение 'N' указывает, что это не WFF, а второе 'N' является частью другого WFF.

8. **NCAKqprs**
   - Это WFF. Здесь первый элемент 'N' говорит о том, что это не WFF, но все остальные части являются WFF.

9. **CNpApi**
   - Это не WFF. В данном случае вторая часть 'Ap' также указывает, что это не WFF.

Таким образом, WFFами являются:
- 4. pq
- 5. p
- 7. sN
- 8. NCAKqprs

Эти четыре выражения соответствуют всем трем условиям: базовым символам, двумэлементным выражениям с 'N' и трехэлементным выражением с 'N'.

Давайте разберем каждый вариант по правилам, которые вы описали.

1. **KNpNr**:
   - Первый элемент 'K' не соответствует первому элементу в правиле №3.
   - Неверно.

2. **Api**:
   - Не содержит ни одного из символов 'p', 'q', 'r', 's'.
   - Неверно.

3. **NNNr**:
   - Второй и третий элементы 'Nr' соответствуют правилу №3, но первый элемент 'N' не соответствует первому элементу в правиле №3.
   - Неверно.

4. **pq**:
   - Оба элемента 'p' и 'q' соответствуют первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

5. **p**:
   - Символ 'p' соответствует первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

6. **o**:
   - Не содержит ни одного из символов 'p', 'q', 'r', 's'.
   - Неверно.

7. **sN**:
   - Первый элемент 's' соответствует первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

8. **NCAKqprs**:
   - Все элементы соответствуют первым элементам в правиле №3.
   - Верно.

9. **CNpApi**:
   - Первые два элемента 'C' и 'p' соответствуют первым элементам в правиле №3.
   - Но третий элемент 'Api' не соответствует правилу №3.
   - Неверно.

Таким образом, верные варианты WFF: 4, 5, 7, 8.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Я хотел бы создать игру, используя код на Python. Часть этой игры включает определение и создание так называемых "WFF" или "правильно построенных формул". Они очень похожи на нотацию логика Лукасевича. Однако для этой игры будут специфические правила, (данное выражение является WFF тогда и только тогда, когда:

1. Это ‘p’, ‘q’, ‘r’ или ‘s’
ИЛИ
2. Это двухэлементное выражение, в котором первый элемент - ‘N’, а второй элемент - WFF
ИЛИ
3. Это трехэлементное выражение, в котором первый элемент - ‘C’, ‘A’, ‘K’ или ‘E’, а второй и третий элементы - WFF.) Прежде чем продолжить и генерировать код, я хотел бы проверить ваше понимание. Какие из следующих являются WFF? 1. KNpNr 2. Api 3. NNNr 4. pq 5. p 6. o 7. sN 8. NCAKqprs 9. CNpApi.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Давайте разберем каждое из этих выражений по отдельности, чтобы убедиться, что они соответствуют правилам WFF.

1. **KNpNr**
   - Это не WFF. Первая часть 'KN' означает, что это не WFF.

2. **Api**
   - Это не WFF. Хотя здесь есть два элемента, но первая часть 'A' указывает, что это не WFF.

3. **NNNr**
   - Это не WFF. В этом выражении нет третьего элемента, который должен быть WFF.

4. **pq**
   - Это WFF. Это пример двухэлементного выражения с первого элемента 'p', вторым элементом 'q'.

5. **p**
   - Это WFF. Это уже одна из базовых формальных символов логики.

6. **o**
   - Не WFF. Здесь нет второго элемента WFF.

7. **sN**
   - Это WFF. Хотя здесь присутствует 's', первое значение 'N' указывает, что это не WFF, а второе 'N' является частью другого WFF.

8. **NCAKqprs**
   - Это WFF. Здесь первый элемент 'N' говорит о том, что это не WFF, но все остальные части являются WFF.

9. **CNpApi**
   - Это не WFF. В данном случае вторая часть 'Ap' также указывает, что это не WFF.

Таким образом, WFFами являются:
- 4. pq
- 5. p
- 7. sN
- 8. NCAKqprs

Эти четыре выражения соответствуют всем трем условиям: базовым символам, двумэлементным выражениям с 'N' и трехэлементным выражением с 'N'."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Давайте разберем каждый вариант по правилам, которые вы описали.

1. **KNpNr**:
   - Первый элемент 'K' не соответствует первому элементу в правиле №3.
   - Неверно.

2. **Api**:
   - Не содержит ни одного из символов 'p', 'q', 'r', 's'.
   - Неверно.

3. **NNNr**:
   - Второй и третий элементы 'Nr' соответствуют правилу №3, но первый элемент 'N' не соответствует первому элементу в правиле №3.
   - Неверно.

4. **pq**:
   - Оба элемента 'p' и 'q' соответствуют первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

5. **p**:
   - Символ 'p' соответствует первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

6. **o**:
   - Не содержит ни одного из символов 'p', 'q', 'r', 's'.
   - Неверно.

7. **sN**:
   - Первый элемент 's' соответствует первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

8. **NCAKqprs**:
   - Все элементы соответствуют первым элементам в правиле №3.
   - Верно.

9. **CNpApi**:
   - Первые два элемента 'C' и 'p' соответствуют первым элементам в правиле №3.
   - Но третий элемент 'Api' не соответствует правилу №3.
   - Неверно.

Таким образом, верные варианты WFF: 4, 5, 7, 8."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction:
Я хотел бы создать игру, используя код на Python. Часть этой игры включает определение и создание так называемых "WFF" или "правильно построенных формул". Они очень похожи на нотацию логика Лукасевича. Однако для этой игры будут специфические правила, (данное выражение является WFF тогда и только тогда, когда:

1. Это ‘p’, ‘q’, ‘r’ или ‘s’
ИЛИ
2. Это двухэлементное выражение, в котором первый элемент - ‘N’, а второй элемент - WFF
ИЛИ
3. Это трехэлементное выражение, в котором первый элемент - ‘C’, ‘A’, ‘K’ или ‘E’, а второй и третий элементы - WFF.) Прежде чем продолжить и генерировать код, я хотел бы проверить ваше понимание. Какие из следующих являются WFF? 1. KNpNr 2. Api 3. NNNr 4. pq 5. p 6. o 7. sN 8. NCAKqprs 9. CNpApi.

Давайте разберем каждый вариант по правилам, которые вы описали.

1. **KNpNr**:
   - Первый элемент 'K' не соответствует первому элементу в правиле №3.
   - Неверно.

2. **Api**:
   - Не содержит ни одного из символов 'p', 'q', 'r', 's'.
   - Неверно.

3. **NNNr**:
   - Второй и третий элементы 'Nr' соответствуют правилу №3, но первый элемент 'N' не соответствует первому элементу в правиле №3.
   - Неверно.

4. **pq**:
   - Оба элемента 'p' и 'q' соответствуют первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

5. **p**:
   - Символ 'p' соответствует первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

6. **o**:
   - Не содержит ни одного из символов 'p', 'q', 'r', 's'.
   - Неверно.

7. **sN**:
   - Первый элемент 's' соответствует первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

8. **NCAKqprs**:
   - Все элементы соответствуют первым элементам в правиле №3.
   - Верно.

9. **CNpApi**:
   - Первые два элемента 'C' и 'p' соответствуют первым элементам в правиле №3.
   - Но третий элемент 'Api' не соответствует правилу №3.
   - Неверно.

Таким образом, верные варианты WFF: 4, 5, 7, 8.

Давайте разберем каждое из этих выражений по отдельности, чтобы убедиться, что они соответствуют правилам WFF.

1. **KNpNr**
   - Это не WFF. Первая часть 'KN' означает, что это не WFF.

2. **Api**
   - Это не WFF. Хотя здесь есть два элемента, но первая часть 'A' указывает, что это не WFF.

3. **NNNr**
   - Это не WFF. В этом выражении нет третьего элемента, который должен быть WFF.

4. **pq**
   - Это WFF. Это пример двухэлементного выражения с первого элемента 'p', вторым элементом 'q'.

5. **p**
   - Это WFF. Это уже одна из базовых формальных символов логики.

6. **o**
   - Не WFF. Здесь нет второго элемента WFF.

7. **sN**
   - Это WFF. Хотя здесь присутствует 's', первое значение 'N' указывает, что это не WFF, а второе 'N' является частью другого WFF.

8. **NCAKqprs**
   - Это WFF. Здесь первый элемент 'N' говорит о том, что это не WFF, но все остальные части являются WFF.

9. **CNpApi**
   - Это не WFF. В данном случае вторая часть 'Ap' также указывает, что это не WFF.

Таким образом, WFFами являются:
- 4. pq
- 5. p
- 7. sN
- 8. NCAKqprs

Эти четыре выражения соответствуют всем трем условиям: базовым символам, двумэлементным выражениям с 'N' и трехэлементным выражением с 'N'.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Я хотел бы создать игру, используя код на Python. Часть этой игры включает определение и создание так называемых "WFF" или "правильно построенных формул". Они очень похожи на нотацию логика Лукасевича. Однако для этой игры будут специфические правила, (данное выражение является WFF тогда и только тогда, когда:

1. Это ‘p’, ‘q’, ‘r’ или ‘s’
ИЛИ
2. Это двухэлементное выражение, в котором первый элемент - ‘N’, а второй элемент - WFF
ИЛИ
3. Это трехэлементное выражение, в котором первый элемент - ‘C’, ‘A’, ‘K’ или ‘E’, а второй и третий элементы - WFF.) Прежде чем продолжить и генерировать код, я хотел бы проверить ваше понимание. Какие из следующих являются WFF? 1. KNpNr 2. Api 3. NNNr 4. pq 5. p 6. o 7. sN 8. NCAKqprs 9. CNpApi.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Давайте разберем каждый вариант по правилам, которые вы описали.

1. **KNpNr**:
   - Первый элемент 'K' не соответствует первому элементу в правиле №3.
   - Неверно.

2. **Api**:
   - Не содержит ни одного из символов 'p', 'q', 'r', 's'.
   - Неверно.

3. **NNNr**:
   - Второй и третий элементы 'Nr' соответствуют правилу №3, но первый элемент 'N' не соответствует первому элементу в правиле №3.
   - Неверно.

4. **pq**:
   - Оба элемента 'p' и 'q' соответствуют первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

5. **p**:
   - Символ 'p' соответствует первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

6. **o**:
   - Не содержит ни одного из символов 'p', 'q', 'r', 's'.
   - Неверно.

7. **sN**:
   - Первый элемент 's' соответствует первым элементам в правиле №1.
   - Верно.

8. **NCAKqprs**:
   - Все элементы соответствуют первым элементам в правиле №3.
   - Верно.

9. **CNpApi**:
   - Первые два элемента 'C' и 'p' соответствуют первым элементам в правиле №3.
   - Но третий элемент 'Api' не соответствует правилу №3.
   - Неверно.

Таким образом, верные варианты WFF: 4, 5, 7, 8."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Давайте разберем каждое из этих выражений по отдельности, чтобы убедиться, что они соответствуют правилам WFF.

1. **KNpNr**
   - Это не WFF. Первая часть 'KN' означает, что это не WFF.

2. **Api**
   - Это не WFF. Хотя здесь есть два элемента, но первая часть 'A' указывает, что это не WFF.

3. **NNNr**
   - Это не WFF. В этом выражении нет третьего элемента, который должен быть WFF.

4. **pq**
   - Это WFF. Это пример двухэлементного выражения с первого элемента 'p', вторым элементом 'q'.

5. **p**
   - Это WFF. Это уже одна из базовых формальных символов логики.

6. **o**
   - Не WFF. Здесь нет второго элемента WFF.

7. **sN**
   - Это WFF. Хотя здесь присутствует 's', первое значение 'N' указывает, что это не WFF, а второе 'N' является частью другого WFF.

8. **NCAKqprs**
   - Это WFF. Здесь первый элемент 'N' говорит о том, что это не WFF, но все остальные части являются WFF.

9. **CNpApi**
   - Это не WFF. В данном случае вторая часть 'Ap' также указывает, что это не WFF.

Таким образом, WFFами являются:
- 4. pq
- 5. p
- 7. sN
- 8. NCAKqprs

Эти четыре выражения соответствуют всем трем условиям: базовым символам, двумэлементным выражениям с 'N' и трехэлементным выражением с 'N'."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Создайте файл readme на github для библиотеки opencv в Python. Напишите введение для opencv.

# OpenCV: Библиотека для обработки изображений и видео

## Введение

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это мощное, высокоуровневое ПО для обработки изображений и видео. Она предоставляет инструменты для работы с изображениями, обработки видео, машинного зрения и распознавания образов. Благодаря своей гибкости и поддержке множества языков программирования, включая Python, OpenCV является одним из самых популярных инструментов для разработчиков.

### Основные функции:

- **Обработка изображений**: фильтрация, сегментация, преобразование цветов.
- **Работа с видео**: анализ движения, создание видеороликов, обработка кадров.
- **Машинный зрение**: обнаружение объектов, распознавание рукописных знаков, датчиков.
- **Распознавание образов**: классификация изображений, векторные кодирование.

### Поддержка языка программирования:
- **Python**: OpenCV активно используется в Python благодаря его простоте и обширной библиотеке функций.
- **C/C++**: Для более высокого уровня производительности и интеграции с другими системами.

### Установка и использование:
1. **Установка**:
   ```bash
   pip install opencv-python
   ```

2. **Пример использования**:
   ```python
   import cv2
   from matplotlib import pyplot as plt

   # Чтение изображения
   img = cv2.imread('path/to/image.jpg', 0)

   # Изображение в цветном формате
   color_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

   # Создание окна для отображения
   cv2.imshow("Оригинал", img)
   cv2.imshow("Цветное изображение", color_img)

   # Ждем нажатия клавиши
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   ```

3. **Пакеты расширения**:
   - `cv2-contrib-python`: Дополнительные функции для обработки изображений.
   - `opencv-python-headless`: Без графического интерфейса.

4. **Документация**:
   - [OpenCV API](https://docs.opencv.org/4.x/)
   - [OpenCV Python API](https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/index.html)

5. **Контактная информация**:
   - GitHub: https://github.com/opencv/opencv
   - Сообщество: https://discourse.openvino.ai/

### Заключение

OpenCV предоставляет мощный инструментарий для разработки приложений, требующих обработки изображений и анализа видео. Его гибкость и поддержку Python делают его идеальным выбором для начинающих и опытных разработчиков, работающих в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта.

Конечно! Вот пример файла `README.md` для библиотеки OpenCV в Python:

```markdown
# OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

## Что это такое?

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это мощная библиотека для обработки изображений и видео с широким спектром возможностей для компьютерного зрения.

## Основные возможности

- Обработка изображений: преобразования цветов, выделение контуров, детекция объектов.
- Обработка видео: кадры из видео, анимация, анализ движения.
- Распознавание образов: использование различных алгоритмов распознавания объектов.
- Сетевые камеры: управление камерами через сетевую связь.
- Использование GPU: ускорение процессов благодаря поддержке CUDA и OpenCL.

## Установка

Чтобы установить библиотеку OpenCV, выполните следующие команды:

### Для Python 3.x:
```bash
pip install opencv-python
```

### Для Python 2.x:
```bash
pip install opencv-python-headless
```

## Пример использования

Вот простой пример использования OpenCV для открытия изображения и отображения его на экране:

```python
import cv2

def main():
    # Открываем изображение
    image = cv2.imread('example.jpg')

    if image is None:
        print("Не удалось загрузить изображение")
        return

    # Показываем изображение
    cv2.imshow('Image', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()
```

## Документация

Для получения дополнительной информации о функциях и методах библиотеки OpenCV рекомендуется перейти на официальный сайт документации:
[Официальная документация](https://docs.opencv.org/4.x/index.html)

## Лицензия

Библиотека распространяется под лицензией [Apache License 2.0](LICENSE).

---

Это базовое руководство для начинающих. Если у вас возникнут вопросы или вам нужно больше информации, обратитесь к официальной документации или к сообществу на Stack Overflow.

---

Надеюсь, этот README будет полезным для вашего проекта! Если у вас есть какие-либо дополнительные пункты или примеры, которые вы хотели бы добавить, пожалуйста, дайте знать.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Создайте файл readme на github для библиотеки opencv в Python. Напишите введение для opencv.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """# OpenCV: Библиотека для обработки изображений и видео

## Введение

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это мощное, высокоуровневое ПО для обработки изображений и видео. Она предоставляет инструменты для работы с изображениями, обработки видео, машинного зрения и распознавания образов. Благодаря своей гибкости и поддержке множества языков программирования, включая Python, OpenCV является одним из самых популярных инструментов для разработчиков.

### Основные функции:

- **Обработка изображений**: фильтрация, сегментация, преобразование цветов.
- **Работа с видео**: анализ движения, создание видеороликов, обработка кадров.
- **Машинный зрение**: обнаружение объектов, распознавание рукописных знаков, датчиков.
- **Распознавание образов**: классификация изображений, векторные кодирование.

### Поддержка языка программирования:
- **Python**: OpenCV активно используется в Python благодаря его простоте и обширной библиотеке функций.
- **C/C++**: Для более высокого уровня производительности и интеграции с другими системами.

### Установка и использование:
1. **Установка**:
   ```bash
   pip install opencv-python
   ```

2. **Пример использования**:
   ```python
   import cv2
   from matplotlib import pyplot as plt

   # Чтение изображения
   img = cv2.imread('path/to/image.jpg', 0)

   # Изображение в цветном формате
   color_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

   # Создание окна для отображения
   cv2.imshow("Оригинал", img)
   cv2.imshow("Цветное изображение", color_img)

   # Ждем нажатия клавиши
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   ```

3. **Пакеты расширения**:
   - `cv2-contrib-python`: Дополнительные функции для обработки изображений.
   - `opencv-python-headless`: Без графического интерфейса.

4. **Документация**:
   - [OpenCV API](https://docs.opencv.org/4.x/)
   - [OpenCV Python API](https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/index.html)

5. **Контактная информация**:
   - GitHub: https://github.com/opencv/opencv
   - Сообщество: https://discourse.openvino.ai/

### Заключение

OpenCV предоставляет мощный инструментарий для разработки приложений, требующих обработки изображений и анализа видео. Его гибкость и поддержку Python делают его идеальным выбором для начинающих и опытных разработчиков, работающих в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Вот пример файла `README.md` для библиотеки OpenCV в Python:

```markdown
# OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

## Что это такое?

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это мощная библиотека для обработки изображений и видео с широким спектром возможностей для компьютерного зрения.

## Основные возможности

- Обработка изображений: преобразования цветов, выделение контуров, детекция объектов.
- Обработка видео: кадры из видео, анимация, анализ движения.
- Распознавание образов: использование различных алгоритмов распознавания объектов.
- Сетевые камеры: управление камерами через сетевую связь.
- Использование GPU: ускорение процессов благодаря поддержке CUDA и OpenCL.

## Установка

Чтобы установить библиотеку OpenCV, выполните следующие команды:

### Для Python 3.x:
```bash
pip install opencv-python
```

### Для Python 2.x:
```bash
pip install opencv-python-headless
```

## Пример использования

Вот простой пример использования OpenCV для открытия изображения и отображения его на экране:

```python
import cv2

def main():
    # Открываем изображение
    image = cv2.imread('example.jpg')

    if image is None:
        print("Не удалось загрузить изображение")
        return

    # Показываем изображение
    cv2.imshow('Image', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()
```

## Документация

Для получения дополнительной информации о функциях и методах библиотеки OpenCV рекомендуется перейти на официальный сайт документации:
[Официальная документация](https://docs.opencv.org/4.x/index.html)

## Лицензия

Библиотека распространяется под лицензией [Apache License 2.0](LICENSE).

---

Это базовое руководство для начинающих. Если у вас возникнут вопросы или вам нужно больше информации, обратитесь к официальной документации или к сообществу на Stack Overflow.

---

Надеюсь, этот README будет полезным для вашего проекта! Если у вас есть какие-либо дополнительные пункты или примеры, которые вы хотели бы добавить, пожалуйста, дайте знать."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Создайте файл readme на github для библиотеки opencv в Python. Напишите введение для opencv.

Конечно! Вот пример файла `README.md` для библиотеки OpenCV в Python:

```markdown
# OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

## Что это такое?

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это мощная библиотека для обработки изображений и видео с широким спектром возможностей для компьютерного зрения.

## Основные возможности

- Обработка изображений: преобразования цветов, выделение контуров, детекция объектов.
- Обработка видео: кадры из видео, анимация, анализ движения.
- Распознавание образов: использование различных алгоритмов распознавания объектов.
- Сетевые камеры: управление камерами через сетевую связь.
- Использование GPU: ускорение процессов благодаря поддержке CUDA и OpenCL.

## Установка

Чтобы установить библиотеку OpenCV, выполните следующие команды:

### Для Python 3.x:
```bash
pip install opencv-python
```

### Для Python 2.x:
```bash
pip install opencv-python-headless
```

## Пример использования

Вот простой пример использования OpenCV для открытия изображения и отображения его на экране:

```python
import cv2

def main():
    # Открываем изображение
    image = cv2.imread('example.jpg')

    if image is None:
        print("Не удалось загрузить изображение")
        return

    # Показываем изображение
    cv2.imshow('Image', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()
```

## Документация

Для получения дополнительной информации о функциях и методах библиотеки OpenCV рекомендуется перейти на официальный сайт документации:
[Официальная документация](https://docs.opencv.org/4.x/index.html)

## Лицензия

Библиотека распространяется под лицензией [Apache License 2.0](LICENSE).

---

Это базовое руководство для начинающих. Если у вас возникнут вопросы или вам нужно больше информации, обратитесь к официальной документации или к сообществу на Stack Overflow.

---

Надеюсь, этот README будет полезным для вашего проекта! Если у вас есть какие-либо дополнительные пункты или примеры, которые вы хотели бы добавить, пожалуйста, дайте знать.

# OpenCV: Библиотека для обработки изображений и видео

## Введение

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это мощное, высокоуровневое ПО для обработки изображений и видео. Она предоставляет инструменты для работы с изображениями, обработки видео, машинного зрения и распознавания образов. Благодаря своей гибкости и поддержке множества языков программирования, включая Python, OpenCV является одним из самых популярных инструментов для разработчиков.

### Основные функции:

- **Обработка изображений**: фильтрация, сегментация, преобразование цветов.
- **Работа с видео**: анализ движения, создание видеороликов, обработка кадров.
- **Машинный зрение**: обнаружение объектов, распознавание рукописных знаков, датчиков.
- **Распознавание образов**: классификация изображений, векторные кодирование.

### Поддержка языка программирования:
- **Python**: OpenCV активно используется в Python благодаря его простоте и обширной библиотеке функций.
- **C/C++**: Для более высокого уровня производительности и интеграции с другими системами.

### Установка и использование:
1. **Установка**:
   ```bash
   pip install opencv-python
   ```

2. **Пример использования**:
   ```python
   import cv2
   from matplotlib import pyplot as plt

   # Чтение изображения
   img = cv2.imread('path/to/image.jpg', 0)

   # Изображение в цветном формате
   color_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

   # Создание окна для отображения
   cv2.imshow("Оригинал", img)
   cv2.imshow("Цветное изображение", color_img)

   # Ждем нажатия клавиши
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   ```

3. **Пакеты расширения**:
   - `cv2-contrib-python`: Дополнительные функции для обработки изображений.
   - `opencv-python-headless`: Без графического интерфейса.

4. **Документация**:
   - [OpenCV API](https://docs.opencv.org/4.x/)
   - [OpenCV Python API](https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/index.html)

5. **Контактная информация**:
   - GitHub: https://github.com/opencv/opencv
   - Сообщество: https://discourse.openvino.ai/

### Заключение

OpenCV предоставляет мощный инструментарий для разработки приложений, требующих обработки изображений и анализа видео. Его гибкость и поддержку Python делают его идеальным выбором для начинающих и опытных разработчиков, работающих в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Создайте файл readme на github для библиотеки opencv в Python. Напишите введение для opencv.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Вот пример файла `README.md` для библиотеки OpenCV в Python:

```markdown
# OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

## Что это такое?

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это мощная библиотека для обработки изображений и видео с широким спектром возможностей для компьютерного зрения.

## Основные возможности

- Обработка изображений: преобразования цветов, выделение контуров, детекция объектов.
- Обработка видео: кадры из видео, анимация, анализ движения.
- Распознавание образов: использование различных алгоритмов распознавания объектов.
- Сетевые камеры: управление камерами через сетевую связь.
- Использование GPU: ускорение процессов благодаря поддержке CUDA и OpenCL.

## Установка

Чтобы установить библиотеку OpenCV, выполните следующие команды:

### Для Python 3.x:
```bash
pip install opencv-python
```

### Для Python 2.x:
```bash
pip install opencv-python-headless
```

## Пример использования

Вот простой пример использования OpenCV для открытия изображения и отображения его на экране:

```python
import cv2

def main():
    # Открываем изображение
    image = cv2.imread('example.jpg')

    if image is None:
        print("Не удалось загрузить изображение")
        return

    # Показываем изображение
    cv2.imshow('Image', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()
```

## Документация

Для получения дополнительной информации о функциях и методах библиотеки OpenCV рекомендуется перейти на официальный сайт документации:
[Официальная документация](https://docs.opencv.org/4.x/index.html)

## Лицензия

Библиотека распространяется под лицензией [Apache License 2.0](LICENSE).

---

Это базовое руководство для начинающих. Если у вас возникнут вопросы или вам нужно больше информации, обратитесь к официальной документации или к сообществу на Stack Overflow.

---

Надеюсь, этот README будет полезным для вашего проекта! Если у вас есть какие-либо дополнительные пункты или примеры, которые вы хотели бы добавить, пожалуйста, дайте знать."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """# OpenCV: Библиотека для обработки изображений и видео

## Введение

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это мощное, высокоуровневое ПО для обработки изображений и видео. Она предоставляет инструменты для работы с изображениями, обработки видео, машинного зрения и распознавания образов. Благодаря своей гибкости и поддержке множества языков программирования, включая Python, OpenCV является одним из самых популярных инструментов для разработчиков.

### Основные функции:

- **Обработка изображений**: фильтрация, сегментация, преобразование цветов.
- **Работа с видео**: анализ движения, создание видеороликов, обработка кадров.
- **Машинный зрение**: обнаружение объектов, распознавание рукописных знаков, датчиков.
- **Распознавание образов**: классификация изображений, векторные кодирование.

### Поддержка языка программирования:
- **Python**: OpenCV активно используется в Python благодаря его простоте и обширной библиотеке функций.
- **C/C++**: Для более высокого уровня производительности и интеграции с другими системами.

### Установка и использование:
1. **Установка**:
   ```bash
   pip install opencv-python
   ```

2. **Пример использования**:
   ```python
   import cv2
   from matplotlib import pyplot as plt

   # Чтение изображения
   img = cv2.imread('path/to/image.jpg', 0)

   # Изображение в цветном формате
   color_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

   # Создание окна для отображения
   cv2.imshow("Оригинал", img)
   cv2.imshow("Цветное изображение", color_img)

   # Ждем нажатия клавиши
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   ```

3. **Пакеты расширения**:
   - `cv2-contrib-python`: Дополнительные функции для обработки изображений.
   - `opencv-python-headless`: Без графического интерфейса.

4. **Документация**:
   - [OpenCV API](https://docs.opencv.org/4.x/)
   - [OpenCV Python API](https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/index.html)

5. **Контактная информация**:
   - GitHub: https://github.com/opencv/opencv
   - Сообщество: https://discourse.openvino.ai/

### Заключение

OpenCV предоставляет мощный инструментарий для разработки приложений, требующих обработки изображений и анализа видео. Его гибкость и поддержку Python делают его идеальным выбором для начинающих и опытных разработчиков, работающих в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "