Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Produto
Recursos do programa · Gerações topológicas de dependências
01
Inspecione dependency_layers.py para que cada geração dependa apenas de nós concluídos nas gerações anteriores.
Projeto
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Alterações
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
Gerações topológicas de dependências
● ● ●LayerSedge●
Fluxos de trabalho · Gerações topológicas de dependências ×
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
✳Gerações topológicas de dependências
✓ AlteraçõesRevise antes de aplicar ↗
Ilustração do ambiente