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.
Verifică în diagonal_rays.py diferența dintre atingerea unei poziții ocupate și trecerea dincolo de ea.
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 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