मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
image_candidate.py को स्पष्ट चौड़ाई नीति की तरह देखें, सभी ब्राउज़र छवि चयन नियमों का अनुकरण न समझें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
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])