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.
QuotaMosaic rende concreta la verifica delle quote: parti intere prima, poi posti residui secondo i resti con parità risolte esplicitamente.
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.
def allocate(weights, seats):
if type(weights) not in (list, tuple) or len(weights) > 1000:
raise ValueError("weights.container")
weights = tuple(weights)
if type(seats) is not int or not 0 <= seats <= 10000:
raise ValueError("seats.range")
if len(weights) > 1000 or any(type(w) is not int or w < 0 for w in weights):
raise ValueError("weights.invalid")
total = sum(weights)
if total == 0:
if seats:
raise ValueError("weight.zero")
return [0] * len(weights)
result = [w * seats // total for w in weights]
remaining = seats - sum(result)
order = sorted(range(len(weights)), key=lambda i: (-(weights[i] * seats % total), i))
for i in order[:remaining]:
result[i] += 1
return result