Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Usa ulp_distance.py para examinar el espaciado binary64 al cruzar cero sin confundir pasos representables con exactitud.
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
import math, struct
def ulp_distance(a, b):
if any(type(x) is not float or not math.isfinite(x) for x in (a, b)):
raise ValueError("ulp.finite")
def key(value):
bits = struct.unpack(">Q", struct.pack(">d", value))[0]
magnitude = bits & ((1 << 63)-1)
return (1 << 63)-magnitude if bits >> 63 else (1 << 63)+magnitude
return abs(key(a)-key(b))