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.
Distinguez les formes de largeur nulle des lignes absentes en examinant les dimensions du produit et les nouvelles lignes de sortie.
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 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]