Modeller
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
İç sorgunun ağırlıklı karışıma, dış sorgunun uç değerine nasıl dönüştüğünü linear_knots.py içinde denetleyin.
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
Bir klasör seçin ve düzenlemeden önce ilgili dosyaları okumasını asistandan isteyin. Görevin hedefini ve sınırlarını belirleyin.
Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.
from math import isfinite
def interpolate(points, query):
def valid(x):
return type(x) in (int, float) and abs(x) <= 10**12 and isfinite(x)
if type(points) is not list or len(points) < 2 or not valid(query):
raise ValueError("knots.input")
if any(type(p) not in (list, tuple) or len(p) != 2 or
not all(valid(v) for v in p) for p in points):
raise ValueError("knots.point")
if any(a[0] >= b[0] for a,b in zip(points, points[1:])):
raise ValueError("knots.order")
if query <= points[0][0]:
return points[0][1]
for (x0,y0),(x1,y1) in zip(points, points[1:]):
if query <= x1:
t = (query-x0)/(x1-x0)
return (1-t)*y0+t*y1
return points[-1][1]