النماذج
اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.
احتفظ ببيانات القياس الاختبارية قرب وحدة التجميع لمراجعة تحديث الحالة المقترح في المحادثة نفسها مع اختيار المقام.
اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.
اختر مجلدًا واطلب من المساعد قراءة الملفات المعنية قبل تعديلها. حدّد الهدف وحدود المهمة في المحادثة.
راجع التغييرات ونتائج الأوامر. شغّل فحوص المشروع قبل اعتماد النتيجة؛ الشيفرة المُولّدة ليست مختبرة تلقائيًا.
from math import isfinite
def sample_variance(values):
if type(values) not in (list, tuple) or not 2 <= len(values) <= 10000:
raise ValueError("sample count")
if any(type(x) not in (int, float) or not -1e150 <= x <= 1e150
or not isfinite(x) for x in values):
raise ValueError("bounded finite samples")
mean, m2 = 0.0, 0.0
for n, x in enumerate(values, 1):
delta = x - mean
mean += delta / n
m2 += delta * (x - mean)
return m2 / (len(values) - 1)