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.
Verfolge entfernte Primfaktoren mit dem Totienten-Akkumulator, damit Eingabe eins und wiederholte Faktoren bei der Prüfung sichtbar bleiben.
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.
def totient(value):
if type(value) is not int or not 1 <= value <= 1000000000:
raise ValueError("value.range")
remaining, result, factor = value, value, 2
while factor * factor <= remaining:
if remaining % factor == 0:
result -= result // factor
while remaining % factor == 0:
remaining //= factor
factor += 1
if remaining > 1:
result -= result // remaining
return result