Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Teste vetores paralelos, a ordem da base e coordenadas grandes, rejeitando tamanhos incorretos e componentes não inteiros sem alterar as entradas.
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
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)