मानक रोमन अंक
1 से 3999 तक के पूर्णांक को मानक बड़े अक्षरों वाले रोमन अंक में बदलें।
def roman_numeral(n):
if type(n) is not int or not 1 <= n <= 3999:
raise ValueError("roman.range")
values = [(1000,"M"),(900,"CM"),(500,"D"),(400,"CD"),
(100,"C"),(90,"XC"),(50,"L"),(40,"XL"),
(10,"X"),(9,"IX"),(5,"V"),(4,"IV"),(1,"I")]
parts = []
for value, symbol in values:
count, n = divmod(n, value)
parts.append(symbol * count)
return "".join(parts)| प्रोजेक्ट | 4 और 900 जैसे घटाव रूप जाँचें तथा शून्य, सीमा के बाहर के अंक और गैरपूर्णांक मान अस्वीकार करें। |
|---|---|
| लागू करने से पहले समीक्षा करें | वास्तविक व्यवहार की अपेक्षित परिणाम से तुलना करें। जाँच असफल हो तो अगले बदलाव से पहले कारण समझें। |
| मॉडल | बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं। |
def roman_numeral(n):
if type(n) is not int or not 1 <= n <= 3999:
raise ValueError("roman.range")
values = [(1000,"M"),(900,"CM"),(500,"D"),(400,"CD"),
(100,"C"),(90,"XC"),(50,"L"),(40,"XL"),
(10,"X"),(9,"IX"),(5,"V"),(4,"IV"),(1,"I")]
parts = []
for value, symbol in values:
count, n = divmod(n, value)
parts.append(symbol * count)
return "".join(parts)फ़ॉर्मैटर को ऐसा अनुबंध दें जिस पर उसके कॉलर भरोसा करें
NumeralHaven जुड़े एआई मॉडल के साथ कार्यान्वयन के विवरण पर चर्चा करने का Windows कोडिंग कार्यक्षेत्र देता है। फ़ॉर्मैटिंग से शुरुआत उपयोगी है, क्योंकि छोटे फ़ंक्शन में भी दिखाई देने वाले उत्पाद नियम हो सकते हैं। बदलाव माँगने से पहले स्वीकार्य इनपुट और सटीक आउटपुट बताएँ तथा परिणाम उपयोगकर्ता को दिखाने वाला कोड शामिल करें।
दिया गया परियोजना उदाहरण रोमन अंक फ़ॉर्मैटर है। सहायक से उसके समर्थित संख्यात्मक दायरे और घटाव वाले रूपों की समीक्षा, फिर अस्वीकृत मानों को कॉलर कैसे सँभालें इसका स्पष्टीकरण माँग सकते हैं। उद्देश्य स्पष्ट अपेक्षाओं के साथ अपना कोड विकसित करना है; यह मानना नहीं कि कार्यक्षेत्र तैयार अंक-रूपांतरण सेवा देता है।
अनुबंध स्पष्ट होने पर देखें कि सुझाया संपादन आउटपुट की वर्तनी, स्वीकार्य प्रकार या विफलता व्यवहार बदलता है या नहीं। परियोजना के उपकरणों से दायरे की सीमाओं और प्रतिनिधि घटाव रूपों के परीक्षण नमूने चलाएँ। आसपास का प्रदर्शन पथ भी जाँचें, ताकि अमान्य मान इंटरफ़ेस में अस्पष्ट खाली स्थान या भ्रामक लेबल न बने।
मॉडल-सहायता प्राप्त काम के लिए OpenAI-संगत या Anthropic एंडपॉइंट जोड़ें और जहाँ आवश्यक हो क्रेडेंशियल दें। सेवा उपलब्ध कराती हो तो अनफ़िल्टर्ड एआई मॉडल एक विकल्प है। उसकी संदर्भ क्षमता, उपकरणों की उपलब्धता और प्रतिक्रिया प्रतिबंध चुने सर्वर व मॉडल पर निर्भर रहते हैं; समीक्षा विकास कार्यप्रवाह का हिस्सा रहती है।
मान फ़ॉर्मैटर बदलने से पहले
अनुरोध में फ़ॉर्मैटर का कॉलर क्यों शामिल करें?
कॉलर तय करता है कि अस्वीकृत मान या फ़ॉर्मैट की गई स्ट्रिंग इंटरफ़ेस तक कैसे पहुँचती है। वह पथ शामिल करें ताकि सहायक केवल आंतरिक रूपांतरण नहीं, बदले लौटाए मान या अपवाद का प्रभाव समझा सके।
कौन-से उदाहरण फ़ॉर्मैटिंग की आवश्यकता सटीक बनाते हैं?
स्वीकार्य मान और उनकी सटीक अपेक्षित स्ट्रिंग दें, साथ ही वे मान जो अस्वीकार होने चाहिए। रोमन अंक के काम में दायरे की सीमाएँ और घटाव वाले रूप शामिल करें। ये नमूने कार्यान्वयन सुझाए जाने से पहले आउटपुट की परिपाटियाँ स्पष्ट करते हैं।
क्या फ़ॉर्मैटर संख्यात्मक पाठ चुपचाप स्वीकार करे?
केवल तब जब अनुप्रयोग का अनुबंध वह रूपांतरण माँगे। स्वीकार्य प्रकार स्पष्ट बताएँ और पार्सिंग कहाँ हो इसकी समीक्षा करें। फ़ॉर्मैटिंग के भीतर सुविधाजनक प्रकार-परिवर्तन कॉलर का बग छिपा सकता है या अमान्य मान उपयोगकर्ता तक पहुँचने का तरीका बदल सकता है।
क्या दूसरा मॉडल फ़ॉर्मैटर का अपेक्षित आउटपुट बदल सकता है?
जुड़ा मॉडल बदलने से बताई आवश्यकताएँ नहीं बदलनी चाहिए। प्रस्तावों की तुलना में वही नमूने और स्वीकृति नियम रखें। मॉडल की पसंदीदा परिपाटी को प्रामाणिक मानने के बजाय हर संपादन उन नियमों से परखें।
NumeralHaven · अद्यतन 2026-10-25