मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
समानांतर सदिश, आधार का क्रम और बड़े निर्देशांक जाँचें तथा इनपुट बदले बिना गलत लंबाई और गैरपूर्णांक घटक अस्वीकार करें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
def cross_product(a, b):
if type(a) not in (list, tuple) or type(b) not in (list, tuple):
raise ValueError("vector.type")
if len(a) != 3 or len(b) != 3 or any(type(x) is not int for x in (*a, *b)):
raise ValueError("vector.components")
x, y, z = a
u, v, w = b
return (y*w-z*v, z*u-x*w, x*v-y*u)