Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Verifică vectori paraleli, ordinea bazei și coordonate mari, respingând lungimi greșite și componente neîntregi fără a modifica intrările.
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
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)