Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Inspecte remplissage et orientation dans bitmap_rows.py avant d’utiliser le décalage pour lire une image.
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
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