Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Distingue las formas de ancho cero de las filas ausentes al revisar dimensiones del producto y nuevas filas de salida.
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
def matrix_product(left, right):
left, right = [tuple(r) for r in left], [tuple(r) for r in right]
widths = []
for matrix in (left, right):
width = len(matrix[0]) if matrix else 0
if len(matrix) > 64 or width > 64 or any(len(r) != width for r in matrix):
raise ValueError("matrix.shape")
if any(type(v) is not int for r in matrix for v in r):
raise ValueError("cell.integer")
widths.append(width)
if widths[0] != len(right):
raise ValueError("matrix.incompatible")
return [[sum(row[k] * right[k][j] for k in range(widths[0]))
for j in range(widths[1])] for row in left]