प्रोजेक्ट
खाली इनपुट, असमान पंक्तियाँ और अलग पड़े नाम जाँचकर केवल पूरे भरे आयतों की अपवर्जी सीमाएँ लौटाएँ।
ASCII नाम और खाली कोशिकाओं के लिए एक बिंदु वाली ग्रिड में आयताकार क्षेत्र जाँचें।
import re
def grid_areas(rows):
if type(rows) is not list or any(type(r) is not str for r in rows):
raise ValueError("grid.rows")
if not rows:
return {}
cells = [r.split() for r in rows]
width = len(cells[0])
if not width or any(len(r) != width for r in cells):
raise ValueError("grid.width")
groups = {}
for y, row in enumerate(cells):
for x, name in enumerate(row):
if name == ".":
continue
if not re.fullmatch(r"[A-Za-z_][A-Za-z0-9_-]*", name):
raise ValueError("grid.name")
groups.setdefault(name, []).append((y, x))
result = {}
for name, points in groups.items():
top, bottom = min(y for y,x in points), max(y for y,x in points)+1
left, right = min(x for y,x in points), max(x for y,x in points)+1
if len(points) != (bottom-top)*(right-left):
raise ValueError("grid.rectangle")
result[name] = (top, bottom, left, right)
return resultखाली इनपुट, असमान पंक्तियाँ और अलग पड़े नाम जाँचकर केवल पूरे भरे आयतों की अपवर्जी सीमाएँ लौटाएँ।
वास्तविक व्यवहार की अपेक्षित परिणाम से तुलना करें। जाँच असफल हो तो अगले बदलाव से पहले कारण 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।
import re
def grid_areas(rows):
if type(rows) is not list or any(type(r) is not str for r in rows):
raise ValueError("grid.rows")
if not rows:
return {}
cells = [r.split() for r in rows]
width = len(cells[0])
if not width or any(len(r) != width for r in cells):
raise ValueError("grid.width")
groups = {}
for y, row in enumerate(cells):
for x, name in enumerate(row):
if name == ".":
continue
if not re.fullmatch(r"[A-Za-z_][A-Za-z0-9_-]*", name):
raise ValueError("grid.name")
groups.setdefault(name, []).append((y, x))
result = {}
for name, points in groups.items():
top, bottom = min(y for y,x in points), max(y for y,x in points)+1
left, right = min(x for y,x in points), max(x for y,x in points)+1
if len(points) != (bottom-top)*(right-left):
raise ValueError("grid.rectangle")
result[name] = (top, bottom, left, right)
return resultArevia, Windows के लिए एआई कोडिंग कार्यक्षेत्र है, जहाँ लेआउट इनपुट को दिखाई देने वाले व्यवहार से जोड़ने वाला कोड विकसित किया जाता है। संबंधित प्रोजेक्ट फ़ाइलें खोलें और बताएँ कि लेआउट संपादित करने वाले व्यक्ति को क्या व्यक्त करने की अनुमति होनी चाहिए। इस संपर्क के किसी भी पक्ष को बदलने से पहले मॉडल से सत्यापक और उसे कॉल करने वाले कोड की जाँच करवाएँ।
सहायक मॉडल आप किसी समर्थित OpenAI-संगत या Anthropic एंडपॉइंट से चुनते हैं और जहाँ आवश्यक हो, क्रेडेंशियल देते हैं। यदि आपका एंडपॉइंट बिना सेंसर वाला एआई मॉडल उपलब्ध कराता है, तो उसे चुन सकते हैं। उसकी पाबंदियाँ, टूल समर्थन और संदर्भ क्षमता उसी व्यवस्था के गुण हैं; लेआउट कार्य के साथ मिलने वाली गारंटी नहीं।
आयताकार CSS ग्रिड क्षेत्र की जाँच एक उदाहरण अनुरोध है। बातचीत में एक मान्य ग्रिड, एक असंबद्ध नामित क्षेत्र और असमान पंक्ति लाएँ। पूछें कि मौजूदा कार्यान्वयन प्रत्येक को कैसे स्वीकार या अस्वीकार करता है। फिर ऐसे प्रस्तावित बदलाव की समीक्षा करें जो मान्य लेआउट सुरक्षित रखे और अमान्य लेआउट का कारण उपयोगकर्ता को समझाए।
सत्यापक के परिणाम और इंटरफ़ेस प्रतिक्रिया की समीक्षा साथ करें। सही अस्वीकृति के लिए भी उपयोगी संदेश चाहिए, और स्वीकृत लेआउट को इच्छित रेंडरिंग मार्ग तक पहुँचना चाहिए। सुविधा को निर्धारित व्यवहार के अनुरूप मानने से पहले प्रोजेक्ट परीक्षण चलाएँ, बदला स्रोत देखें और अपने इंटरफ़ेस में प्रतिनिधि लेआउट आज़माएँ।
पहले जाँचें कि भेजी गई संरचना इच्छित सत्यापन में सफल होती है या नहीं। यदि होती है, तो स्वीकृत आउटपुट का रेंडरिंग तक अनुसरण करें। विफल चरण पहचाने बिना CSS बदलने के बजाय उसी नमूने से मॉडल को दोनों मार्ग जाँचने दें।
केवल तब, जब यह स्पष्ट उत्पाद आवश्यकता हो। सुधार किसी के इच्छित लेआउट को बदल सकता है। तय करें कि इंटरफ़ेस इनपुट को अस्वीकार करे, कारण बताए या रूपांतरित करे, और बने कोड को उसी चुने व्यवहार के अनुसार परखें।
एक मान्य आयत, बीच में खाली जगह वाला नामित क्षेत्र और अलग-अलग चौड़ाई की पंक्तियाँ शामिल करें। प्रत्येक का अपेक्षित परिणाम बताएँ। अपनी समस्या दोहराने वाला सबसे छोटा नमूना भी दें, ताकि समीक्षा बताए गए व्यवहार पर केंद्रित रहे।
काम माँगने से पहले फ़ाइलें और स्वीकृति के मामले बताएँ। प्रस्तावित टूल कार्रवाइयों की समीक्षा करें, क्योंकि स्थानीय मॉडल अनुमान के लिए अलग सर्वर चाहिए और इससे सभी टूल स्थानीय नहीं हो जाते। अपने वास्तविक उपयोग वाले वातावरण में बने इंटरफ़ेस की पुष्टि करें।
Arevia · अद्यतन 2026-10-25