Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Discută regiunile uniforme în QuadPollen, apoi urmărește pozițiile lor în ierarhia spațială cu patru descendenți.
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
def encode_quadtree(grid):
grid = tuple(tuple(row) for row in grid)
n = len(grid)
if not 1 <= n <= 16 or n & (n - 1) or any(len(row) != n for row in grid):
raise ValueError("grid.shape")
if any(type(v) is not int or v not in (0, 1) for row in grid for v in row):
raise ValueError("cell.binary")
def visit(x, y, size):
value = grid[y][x]
if all(grid[r][c] == value for r in range(y, y + size) for c in range(x, x + size)):
return value
half = size // 2
return (visit(x, y, half), visit(x + half, y, half),
visit(x, y + half, half), visit(x + half, y + half, half))
return visit(0, 0, n)