Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Prüfen Sie in antiderivative.py die Gradverschiebung der Koeffizienten und die bewusste Wahl von null als Integrationskonstante.
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
from fractions import Fraction
def antiderivative(coefficients):
if type(coefficients) is not list or len(coefficients) > 64:
raise ValueError("integral.input")
if any(type(value) is not int or abs(value) > 10**9 for value in coefficients):
raise ValueError("integral.coefficient")
return [Fraction(0)] + [Fraction(value, degree+1)
for degree, value in enumerate(coefficients)]