Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Lies das Endwertfeld als Kandidaten und nicht als rekonstruierte Teilfolge, bevor die zurückgegebene Länge weitergegeben wird.
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
from bisect import bisect_left
def increasing_length(values):
values = tuple(values)
if len(values) > 1000 or any(type(v) is not int for v in values):
raise ValueError("values.integer")
tails = []
for value in values:
position = bisect_left(tails, value)
if position == len(tails):
tails.append(value)
else:
tails[position] = value
return len(tails)