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.
Compară stocurile cu necesarul pe lot înainte de a conecta numărul limitant la un ecran de inventar.
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 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)