Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Comparez stocks et besoins par lot avant de relier le nombre limitant à un écran d’inventaire.
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
def recipe_batches(stock, recipe):
if type(stock) is not list or type(recipe) is not list:
raise ValueError("lists required")
if len(stock) != len(recipe) or not 1 <= len(stock) <= 32:
raise ValueError("matching ingredient counts")
if any(type(x) is not int or not 0 <= x <= 10**9
for x in stock + recipe):
raise ValueError("bounded nonnegative integers")
limits = [a // b for a, b in zip(stock, recipe) if b]
if not limits:
raise ValueError("at least one required ingredient")
return min(limits)