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.
Test negatief schuiven, voorbij het einde en hoogte nul, begrens indices en weiger ongeldige rijhoogten.
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.
from math import isfinite, ceil
def row_window(count, row_height, offset, viewport, overscan=1):
if type(count) is not int or count < 0 or type(overscan) is not int or overscan < 0:
raise ValueError("rows.count")
if not all(type(x) in (int, float) and isfinite(x) for x in (row_height, offset, viewport)) or row_height <= 0 or viewport < 0:
raise ValueError("rows.geometry")
start_units = max(0, offset) / row_height
first = count if start_units >= count else int(start_units)
if first == count or viewport == 0:
return first, first
span = viewport / row_height
end = count if span >= count - start_units else min(count, ceil(start_units + span) + overscan)
return max(0, first - overscan), end