Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Examinează împreună timpii de sosire și costurile cererilor, astfel încât completarea plafonată și admiterea să folosească o tranziție explicită.
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
from math import isfinite
def admit(tokens, last, now, capacity, rate, cost):
values = (tokens, last, now, capacity, rate, cost)
if not all(type(x) in (int, float) and isfinite(x) for x in values):
raise ValueError("finite numbers required")
if not (capacity > 0 and rate > 0 and 0 < cost <= capacity
and 0 <= tokens <= capacity and now >= last):
raise ValueError("invalid bucket state")
refill = min(capacity, tokens + (now - last) * rate)
allowed = refill >= cost
return (refill - cost if allowed else refill, now), allowed