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 lower_bound.py la première position admissible parmi les doublons, y compris l'insertion après la liste.
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.
def lower_bound(values, target):
if type(values) is not list or type(target) is not int:
raise ValueError("bound.input")
if any(type(v) is not int for v in values):
raise ValueError("bound.member")
if any(a > b for a,b in zip(values, values[1:])):
raise ValueError("bound.order")
lo, hi = 0, len(values)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
if values[mid] < target:
lo = mid+1
else:
hi = mid
return lo