Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Examinez dans antiderivative.py le décalage du degré des coefficients et le choix explicite de zéro comme constante d'intégration.
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
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)]