Моделі
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Розгляньте gini_fraction.py як визначений розрахунок концентрації з інтерпретацією поза арифметикою.
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
from fractions import Fraction
def gini_fraction(values):
if type(values) is not list or not 1 <= len(values) <= 4096 or any(type(x) is not int or not 0 <= x <= 10**9 for x in values):
raise ValueError("gini.values")
total, n = sum(values), len(values)
if total == 0:
return Fraction(0, 1)
numerator = sum((2*i-n-1)*value for i, value in enumerate(sorted(values), 1))
return Fraction(numerator, n*total)