Selectarea imaginilor după pragul de lățime
Alege între una și 64 de perechi URL-lățime la o lățime afișată de 1–10000 și densitate de la 1/4 la 8.
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])
- Proiect
- Testează praguri exacte și rezerva celui mai mare candidat, respinge lățimi duplicate sau numere invalide fără accesarea URL.
- Verifică înainte de aplicare
- Compară comportamentul real cu rezultatul așteptat. Dacă o verificare eșuează, cercetează cauza înainte de alte modificări.
- 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.
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])
Urmărește imaginea selectată înapoi până la cerințe
Un URL de imagine neașteptat poate rezulta din logica selecției, nu dintr-o resursă defectă. PixelVeranda oferă investigației un spațiu de programare cu IA pentru Windows. Deschide proiectul și cere modelului conectat să examineze datele candidaților, intrările ferestrei de afișare și apelantul care folosește URL-ul selectat înainte de a propune o modificare. Include alegerile observate și așteptate.
Ca sarcină concretă, ai putea analiza codul care alege prima imagine suficient de lată pentru dimensiunea de afișare și raportul de pixeli cerute. Precizează ce trebuie să se întâmple când niciun candidat nu este suficient de mare și dacă aceștia sosesc sortați. Cere o propunere care explicitează aceste decizii, fără a se baza pe o ordine convenabilă a intrării.
Verifică modificarea cu așteptări exacte pentru URL-uri. Rulează testele proiectului în jurul pragurilor de lățime, la limita alternativei și cu date candidate nevalide. Examinează cum obține apelantul informații despre fereastra de afișare și tratează respingerea, apoi testează personal pagina afectată. URL-ul selectat este o parte a livrării imaginii; propunerea nu trebuie să implice că alegerea sa dovedește că imaginea redată final îndeplinește toate cerințele.
PixelVeranda acceptă conexiuni la endpointuri compatibile OpenAI sau Anthropic. Alege un model IA fără cenzură unde este disponibil prin serviciul tău, cu context, restricții și instrumente dependente de acea configurație. Păstrează cerințele de selecție în conversație și folosește rezultatele aplicației pentru a evalua modificările propuse.
Revizuirea unei modificări de selecție a imaginii
Ce dovezi ajută la explicarea candidatului greșit?
Furnizează lățimile și URL-urile candidaților, lățimea de afișare solicitată, raportul de pixeli și alegerea așteptată. Include codul care furnizează valorile. Astfel se poate distinge logica selecției de măsurători incorecte sau date candidate incomplete.
Funcția trebuie să presupună că sunt sortați candidații?
Numai dacă contractul de intrare garantează acea ordine și apelanții o impun. Cere asistentului să examineze sursa listei. Testează un exemplu nesortat când ordinea nu este garantată și analizează orice sortare introdusă de modificare.
Cum trebuie tratat cazul în care nimic nu este suficient de mare?
Precizează explicit politica alternativă, cum ar fi selectarea celui mai mare candidat disponibil sau raportarea unei erori. Apoi verifică exact acel caz în proiect. Modelul nu trebuie să aleagă o politică doar pentru că o ramură este mai ușor de scris.
Selectarea unui URL confirmă calitatea livrării în browser?
Nu. Verifică pagina reală, precum și valoarea returnată de funcție. Aspectul, măsurarea și disponibilitatea resursei pot afecta rezultatul după selecție. Păstrează testele funcției pentru logică precisă și o verificare a aplicației pentru rezultatul vizibil utilizatorului.
PixelVeranda · Actualizat 2026-10-25