Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Revise em diagonal_rays.py a diferença entre alcançar uma casa bloqueada e atravessá-la.
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
def diagonal_rays(square, occupied):
if type(square) is not int or not 0 <= square < 64 or type(occupied) is not int or not 0 <= occupied < 2**64:
raise ValueError("rays.input")
row, column = divmod(square, 8)
result = 0
for dr, dc in ((1, 1), (1, -1), (-1, 1), (-1, -1)):
r, c = row+dr, column+dc
while 0 <= r < 8 and 0 <= c < 8:
bit = 1 << (8*r+c)
result |= bit
if occupied & bit:
break
r, c = r+dr, c+dc
return result