Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Testează zero, vecinii pătratelor perfecte și un întreg foarte mare, respingând valori negative, fracționare și booleene.
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
def integer_root(n):
if type(n) is not int or n < 0:
raise ValueError("root.input")
lo, hi = 0, 1 << ((n.bit_length() + 1) // 2)
while lo < hi:
mid = (lo + hi + 1) // 2
if mid * mid <= n:
lo = mid
else:
hi = mid - 1
return lo