Моделі
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Простежте суму й поправку поруч із прикладами взаємного скорочення, не оцінюючи малий доданок лише за округленим підсумком.
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
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