モデル
OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。
QuotaMosaicは整数部分を先に配り、明確な同順位規則で剰余に従って残席を配る処理のレビューを支援します。
OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。
フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。
変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。
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