Baixe o aplicativo
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Escolha entre uma e 64 duplas URL-largura com largura de exibição de 1–10000 e densidade de 1/4 a 8. Teste limiares exatos e retorno ao maior candidato, rejeitando larguras duplicadas ou números inválidos sem buscar a URL.
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Escolha um endpoint compatível. As ferramentas disponíveis e a qualidade das respostas dependem do modelo e do servidor configurados.
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
Compare o comportamento real com o resultado esperado. Se uma verificação falhar, investigue a causa antes de fazer outras alterações.
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])
Revise antes de aplicar. Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.