Modellen
Stel een OpenAI-compatibel of Anthropic-endpoint in met de basis-URL en zo nodig een API-sleutel. Test de verbinding. Een lokale modelserver moet actief zijn; externe hulpmiddelen kunnen apart gegevens versturen.
Zet bron- en containerafmetingen in een kleine testtabel en controleer het gehele resultaat voordat je het aan de afbeeldingsplaatsing koppelt.
Stel een OpenAI-compatibel of Anthropic-endpoint in met de basis-URL en zo nodig een API-sleutel. Test de verbinding. Een lokale modelserver moet actief zijn; externe hulpmiddelen kunnen apart gegevens versturen.
Selecteer een map en laat de assistent de relevante bestanden lezen voordat hij ze wijzigt. Benoem het doel en de grenzen van je opdracht.
Controleer wijzigingen en uitvoer van opdrachten. Voer de projectcontroles uit voordat je het resultaat overneemt; gegenereerde code is niet automatisch getest.
def fit_box(image_width, image_height, box_width, box_height):
values = (image_width,image_height,box_width,box_height)
if any(type(v) is not int or not 1 <= v <= 1000000 for v in values):
raise ValueError("dimensions 1 through 1000000")
if image_width*box_height > image_height*box_width:
width, height = box_width, image_height*box_width//image_width
else:
width, height = image_width*box_height//image_height, box_height
if not width or not height: raise ValueError("subpixel result")
return (box_width-width)//2, (box_height-height)//2, width, height