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।
रद्द होने के उदाहरणों के साथ कुल और सुधार देखें ताकि छोटे पद का मूल्यांकन केवल गोल कुल से न हो।
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।
def compensated_sum(values):
values = tuple(values)
if len(values) > 1000 or any(type(v) not in (int, float) or
not -1e100 <= v <= 1e100 for v in values):
raise ValueError("values.range")
total = correction = 0.0
for value in values:
value = float(value)
next_total = total + value
correction += ((total - next_total) + value if abs(total) >= abs(value)
else (value - next_total) + total)
total = next_total
return total + correction