मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
सीमाओं के ठीक बीच अवस्था बनाए रखें और हर सीमा पर समानता जाँचें तथा उलटी सीमाएँ, गैरसीमित संख्याएँ और गैरबूलियन अवस्थाएँ अस्वीकार करें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
from math import isfinite
def hysteresis(active, sample, low, high):
if type(active) is not bool:
raise ValueError("hysteresis.state")
if any(type(x) not in (int, float) or (type(x) is float and not isfinite(x))
for x in (sample, low, high)) or low >= high:
raise ValueError("hysteresis.thresholds")
if sample >= high:
return True
if sample <= low:
return False
return active