Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Betrachte image_candidate.py als ausdrücklich gewählte Breitenregel, nicht als Nachbildung aller Browserregeln.
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
import math
def image_candidate(candidates, width, ratio):
if type(width) is not int or not 1 <= width <= 10000 or type(ratio) not in (int, float) or not 0.25 <= ratio <= 8 or not math.isfinite(ratio):
raise ValueError("image.viewport")
if type(candidates) is not list or not 1 <= len(candidates) <= 64:
raise ValueError("image.candidates")
sizes, seen = [], set()
for pair in candidates:
if type(pair) not in (list, tuple) or len(pair) != 2:
raise ValueError("image.pair")
url, pixels = pair
if type(url) is not str or not 1 <= len(url) <= 2048 or any(ord(c) < 32 or ord(c) == 127 for c in url):
raise ValueError("image.url")
if type(pixels) is not int or not 1 <= pixels <= 100000 or pixels in seen:
raise ValueError("image.size")
seen.add(pixels)
sizes.append((pixels, url))
sizes.sort()
target = width*ratio
return next((url for pixels, url in sizes if pixels >= target), sizes[-1][1])