Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Inspecciona el relleno y la orientación en bitmap_rows.py antes de usar su posición de bytes para leer imágenes.
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
def bitmap_row_offset(width, height, row, top_down=False):
if any(type(v) is not int for v in (width, height, row)) or type(top_down) is not bool:
raise ValueError("bitmap.type")
if not 1 <= width <= 4096 or not 1 <= height <= 4096 or not 0 <= row < height:
raise ValueError("bitmap.range")
stride = ((3*width+3)//4)*4
physical_row = row if top_down else height-1-row
return physical_row*stride, stride