モデル
OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。
● ● ●DecayMarsh●
ワークフロー · ルンゲ–クッタ減衰ステップ ×
def decay_steps(initial, rate, dt, steps):
if any(type(v) not in (int, float) for v in (initial, rate, dt)):
raise ValueError("decay.numeric")
if not -10**6 <= initial <= 10**6 or not 0 <= rate <= 1000 or not 0 <= dt <= 1 or rate * dt > 1:
raise ValueError("decay.range")
if type(steps) is not int or not 0 <= steps <= 1000:
raise ValueError("decay.steps")
y = float(initial)
for _ in range(steps):
k1 = -rate * y
k2 = -rate * (y + dt*k1/2)
k3 = -rate * (y + dt*k2/2)
k4 = -rate * (y + dt*k3)
y += dt*(k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)/6
return y✳有限で範囲内の入力を使い、最大1000回の古典的ルンゲ–クッタ法でスカラー指数減衰を積分します。
✓ 変更内容適用前に確認 ↗
ワークスペースのイメージ
プロジェクト
ゼロステップと減衰率ゼロを試し、負の減衰率や時間幅、および両者の積が1を超える場合を拒否します。
適用前に確認
実際の動作を期待する結果と比較します。検証に失敗した場合は、次の変更を加える前に原因を調べてください。
ワークフロー
def decay_steps(initial, rate, dt, steps):
if any(type(v) not in (int, float) for v in (initial, rate, dt)):
raise ValueError("decay.numeric")
if not -10**6 <= initial <= 10**6 or not 0 <= rate <= 1000 or not 0 <= dt <= 1 or rate * dt > 1:
raise ValueError("decay.range")
if type(steps) is not int or not 0 <= steps <= 1000:
raise ValueError("decay.steps")
y = float(initial)
for _ in range(steps):
k1 = -rate * y
k2 = -rate * (y + dt*k1/2)
k3 = -rate * (y + dt*k2/2)
k4 = -rate * (y + dt*k3)
y += dt*(k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)/6
return y数値更新にもっともらしい出力以外の参照値を与える
数値結果は合理的に見えても、アプリケーションがモデル化したい動作から外れていく場合があります。DecayMarshは、そのリスクをソースで調べるWindows向けAIコーディングワークスペースです。プロジェクトを開き、接続先モデルに実装変更を依頼する前に、更新規則、許容パラメーター、参照結果を検討します。
例えば、減衰計算の範囲を限定したルンゲ＝クッタ法のステップをレビューするよう依頼できます。傾きの式を示し、意図する区間とステップ数を説明します。中間値が次の傾きにどう使われるか調べ、簡単な例について独立に計算した参照値と最終値を対応付けるようモデルに依頼してください。
アプリケーションの境界もレビューに含めます。特にフォームや設定ファイルから入力する場合、パラメーター制限、0ステップ、無効な数値には意図的な動作が必要です。差分案を調べ、通常ケースと限界ケースの両方をチェックしてください。合格したアサーションの数値的な意味が明確になるよう、比較の許容誤差を明示します。
DecayMarshはOpenAI互換またはAnthropicのモデルエンドポイントに対応し、利用可能なら無検閲AIモデルも選べます。機能とコンテキストの上限は選んだモデルとサーバーによって決まります。対話で前提を明らかにし変更を準備しつつ、要件を満たすかどうかはプロジェクトの実行と参照値との比較で確認します。
数値更新に参照値を与えるための編集前の質問
減衰コードのレビューにはどんな参照値を添えるべきですか？
結果が独立に分かっているケースを使い、比較の許容誤差を示します。パラメーターとステップ数を含めてください。同じ式から写した別の実装では、独立した証拠にならず同じ誤りを繰り返す場合があります。
0ステップでは何を返すべきですか？
契約を直接指定し、呼び出し側で検証します。ステップによる更新では初期値を保持することが、検討に有用な期待ケースです。検証案が、許可された0ステップの依頼を誤って拒否しないか確認してください。
結果だけでなく中間の傾きを調べるのはなぜですか？
中間の依存関係が誤っていても、最終値がもっともらしくなる場合があります。短い例を式に沿って追跡し、ソースと比較するようモデルに依頼します。その後、自分の環境で関連する数値チェックを実行してください。
モデルに許容誤差を選んでもらえますか？
案を検討することはできますが、許容誤差はアプリケーションの必要性と計算に即している必要があります。選んだ比較規則と根拠を記録してください。テストを通すだけの理由で、恣意的に緩いしきい値を採用しないようにします。
DecayMarsh · 更新日 2026-10-25