Modelli
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Confronta scorte e requisiti per lotto prima di collegare la quantità limitante a una schermata d’inventario.
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Controlla le modifiche e l’output dei comandi. Esegui le verifiche del progetto prima di accettare il risultato: il codice generato non è automaticamente collaudato.
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)