Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Acompanhe total e correção junto a casos de cancelamento para não julgar uma parcela pequena apenas pelo total arredondado.
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
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