Modele
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
MatchOriel umieszcza dozwolone pary i ścieżki powiększające w projekcie, umożliwiając sprawdzenie każdego proponowanego przypisania.
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
def maximum_matching(edges, right_count):
if type(right_count) is not int or not 0 <= right_count <= 32 or type(edges) not in (list, tuple) or len(edges) > 32:
raise ValueError("matching.size")
if any(type(row) not in (set, frozenset) or any(type(v) is not int or not 0 <= v < right_count for v in row) for row in edges):
raise ValueError("matching.edge")
owners = [-1] * right_count
def augment(left, seen):
for right in sorted(edges[left]):
if right in seen:
continue
seen.add(right)
if owners[right] == -1 or augment(owners[right], seen):
owners[right] = left
return True
return False
for left in range(len(edges)):
augment(left, set())
return sorted((left, right) for right, left in enumerate(owners) if left != -1)