मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
उत्तल आवरण की सीमा से कौन से समरेख बिंदु हटते हैं, यह देखने के लिए convex_hull.py इस्तेमाल करें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
def convex_hull(points):
if type(points) is not list or len(points) > 1000:
raise ValueError("hull.input")
if any(type(p) not in (tuple, list) or len(p) != 2 or
any(type(v) is not int for v in p) for p in points):
raise ValueError("hull.point")
ordered = sorted(set(map(tuple, points)))
if len(ordered) <= 1:
return ordered
def turn(a,b,c):
return (b[0]-a[0])*(c[1]-a[1])-(b[1]-a[1])*(c[0]-a[0])
def chain(sequence):
out = []
for p in sequence:
while len(out) >= 2 and turn(out[-2],out[-1],p) <= 0:
out.pop()
out.append(p)
return out
return chain(ordered)[:-1]+chain(reversed(ordered))[:-1]