Modele
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Zachowaj stan ściśle pomiędzy progami i sprawdź równość na obu granicach, odrzucając odwrócone progi, liczby nieskończone i stany nielogiczne.
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
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