النماذج
اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.
ارفض اختلاف الأطوال والتسميات المجهولة مع إبقاء العد صفرا للفئات التي لم تظهر.
اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.
اختر مجلدًا واطلب من المساعد قراءة الملفات المعنية قبل تعديلها. حدّد الهدف وحدود المهمة في المحادثة.
راجع التغييرات ونتائج الأوامر. شغّل فحوص المشروع قبل اعتماد النتيجة؛ الشيفرة المُولّدة ليست مختبرة تلقائيًا.
def confusion(expected, predicted, labels):
if len(expected) != len(predicted) or len(set(labels)) != len(labels):
raise ValueError("labels or lengths")
index = {label: i for i, label in enumerate(labels)}
matrix = [[0] * len(labels) for _ in labels]
for actual, guess in zip(expected, predicted):
if actual not in index or guess not in index:
raise ValueError("unknown label")
matrix[index[actual]][index[guess]] += 1
return matrix