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.
Placez les exemples de dividende et de diviseur près de leur appelant, puis examinez les coefficients nuls en tête avant d’accepter une modification de la division.
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 divide_monic(dividend, divisor):
for row in (dividend, divisor):
if type(row) not in (list, tuple) or len(row) > 21:
raise ValueError("at most 21 coefficients")
if any(type(x) is not int for x in row): raise ValueError("integers")
def trim(row):
row = list(row)
while row and row[0] == 0: row.pop(0)
return row
a, b = trim(dividend), trim(divisor)
if not b or b[0] != 1: raise ValueError("monic divisor")
quotient = [0] * max(0, len(a) - len(b) + 1)
while a and len(a) >= len(b):
degree, factor = len(a) - len(b), a[0]
quotient[len(quotient)-1-degree] = factor
a = trim([x-factor*y for x,y in zip(a,b)] + a[len(b):])
return trim(quotient), a