Deplasați o dată cu luni întregi și limitați ziua la ultima zi a lunii țintă.
from calendar import monthrange
from datetime import date
def add_months(day, delta):
if type(day) is not date or type(delta) is not int:
raise ValueError("month.input")
year, month0 = divmod(day.year * 12 + day.month - 1 + delta, 12)
if not 1 <= year <= 9999:
raise ValueError("month.year")
last = monthrange(year, month0 + 1)[1]
return date(year, month0 + 1, min(day.day, last))from calendar import monthrange
from datetime import date
def add_months(day, delta):
if type(day) is not date or type(delta) is not int:
raise ValueError("month.input")
year, month0 = divmod(day.year * 12 + day.month - 1 + delta, 12)
if not 1 <= year <= 9999:
raise ValueError("month.year")
last = monthrange(year, month0 + 1)[1]
return date(year, month0 + 1, min(day.day, last))Schimbările de dată ascund adesea o decizie de produs într-o funcție utilitară. MonthAnchor este un spațiu de programare cu IA pentru Windows în care puteți discuta acea decizie având implementarea în față. Deschideți proiectul și descrieți rezultatul calendaristic așteptat înainte de a cere modelului conectat să editeze codul. Includeți codul apelant care depinde de comportamentul actual, nu doar funcția pentru date.
Un memento recurent oferă o sarcină concretă: avansarea unei date cu o lună când ziua sa nu există în luna destinație. Cereți asistentului să examineze regula actuală și să propună o modificare numai după ce decideți dacă ziua trebuie limitată la ultima zi disponibilă sau trebuie urmată altă politică. Acest memento este un scenariu de dezvoltare, nu un serviciu de programare furnizat.
Verificați propunerea de-a lungul unor operații succesive. O limitare poate afecta rezultatul adăugării încă unei luni; definiți deci dacă ziua de referință inițială trebuie memorată în altă parte. Rulați testele proiectului pentru sfârșituri de lună, ani bisecți și intervalul de ani acceptat. Verificați atât data afișată utilizatorului, cât și valoarea returnată imediat de funcție înainte de a accepta editarea.
MonthAnchor se conectează la endpointuri acceptate compatibile cu OpenAI sau Anthropic. Un model IA cu mecanismele de refuz eliminate poate oferi asistență dacă serviciul configurat îl oferă; limitele de context și suportul pentru instrumente depind de acea configurație. Modelul poate propune cod calendaristic, iar cerințele dumneavoastră stabilesc dacă acesta se comportă corect.
Cele două operații răspund unor cerințe diferite. Un memento pentru o dată calendaristică poate să nu urmeze o durată fixă. Spuneți asistentului ce regulă promite aplicația, apoi examinați dacă implementarea propusă o păstrează pentru lunile scurte.
Depinde dacă aplicația memorează ziua de referință inițială sau folosește ultimul rezultat ca intrare nouă. Precizați explicit secvența dorită. Testați mai multe mutări, fără a presupune că un singur rezultat corect dovedește comportamentul recurenței.
Numai dacă cerința afectată implică ore sau conversii de fus orar. O funcție exclusiv pentru date poate avea intenționat un contract mai restrâns. Întrebați ce apelanți necesită comportament suplimentar înainte de a extinde modificarea la altă categorie de problemă calendaristică.
Includeți luni destinație scurte, o tranziție într-un an bisect, deplasări negative și limitele anilor acceptați. Scrieți rezultatele așteptate conform politicii aplicației. Rulați aceste cazuri în proiect, fără a vă baza doar pe exemplele asistentului.
MonthAnchor · Actualizat 2026-10-25
