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.
Prodotto
Funzioni del software · Generazioni topologiche di dipendenze
01
Esamina dependency_layers.py affinché ogni generazione dipenda solo da nodi completati nelle generazioni precedenti.
Progetto
Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Modifiche
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.
Generazioni topologiche di dipendenze
● ● ●LayerSedge●
Flussi di lavoro · Generazioni topologiche di dipendenze ×
def dependency_layers(dependencies):
if type(dependencies) is not list or len(dependencies) > 64:
raise ValueError("layers.input")
count = len(dependencies)
if any(type(row) is not set or any(type(v) is not int or not 0 <= v < count for v in row) for row in dependencies):
raise ValueError("layers.edge")
pending, done, layers = set(range(count)), set(), []
while pending:
ready = sorted(i for i in pending if dependencies[i] <= done)
if not ready:
raise ValueError("layers.cycle")
layers.append(ready)
pending.difference_update(ready)
done.update(ready)
return layers
✳Generazioni topologiche di dipendenze
✓ ModificheControlla prima di applicare ↗
Illustrazione dell’ambiente