Modelli
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Esamina quaternion.py con lo scalare per primo dichiarato prima di confrontare l’ordine dei prodotti.
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Controlla le modifiche e l’output dei comandi. Esegui le verifiche del progetto prima di accettare il risultato: il codice generato non è automaticamente collaudato.
import math
def quaternion_product(a, b):
for q in (a, b):
if type(q) not in (list, tuple) or len(q) != 4:
raise ValueError("quaternion.shape")
if any(type(x) not in (int, float) or not -10**6 <= x <= 10**6 or not math.isfinite(x) for x in q):
raise ValueError("quaternion.value")
w, x, y, z = a
v, i, j, k = b
return (w*v-x*i-y*j-z*k, w*i+x*v+y*k-z*j,
w*j-x*k+y*v+z*i, w*k+x*j-y*i+z*v)