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.
Pornește de la dimensiunile din codul apelant și examinează o urmă a tabelului de costuri separat de rutina care înmulțește elementele matricelor.
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 chain_cost(dimensions):
if type(dimensions) not in (list, tuple) or not 2 <= len(dimensions) <= 13:
raise ValueError("one through twelve matrices")
if any(type(d) is not int or not 1 <= d <= 1000 for d in dimensions):
raise ValueError("dimensions 1 through 1000")
n = len(dimensions)-1
cost = [[0]*n for _ in range(n)]
for width in range(2, n+1):
for left in range(n-width+1):
right = left+width-1
cost[left][right] = min(
cost[left][k]+cost[k+1][right]+
dimensions[left]*dimensions[k+1]*dimensions[right+1]
for k in range(left,right))
return cost[0][n-1]