프로젝트
빈 입력과 불균일한 행 및 끊어진 이름을 시험하고 영역이 직사각형을 채울 때만 배타적 경계를 반환하세요.
ASCII 이름과 빈 셀을 나타내는 단일 점을 사용하는 그리드 영역의 직사각형 여부를 검사하세요.
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 result빈 입력과 불균일한 행 및 끊어진 이름을 시험하고 영역이 직사각형을 채울 때만 배타적 경계를 반환하세요.
실제 동작을 예상 결과와 비교하세요. 검사가 실패하면 다음 변경을 하기 전에 원인을 조사하세요.
기본 URL과 필요한 API 키로 OpenAI 호환 또는 Anthropic 엔드포인트를 설정하고 연결을 테스트하세요. 로컬 모델 서버는 실행 중이어야 합니다. 원격 도구는 데이터를 별도로 전송할 수 있습니다.
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 resultArevia는 레이아웃 입력과 화면에 나타나는 동작을 연결하는 코드를 개발하는 Windows용 AI 코딩 작업 공간입니다. 관련 프로젝트 파일을 열고 레이아웃 편집자가 무엇을 표현할 수 있어야 하는지 설명하세요. 상호작용의 어느 쪽이든 변경하기 전에 모델에 검증기와 호출 코드를 살펴보도록 요청하세요.
지원되는 OpenAI 호환 또는 Anthropic 엔드포인트를 통해 보조 모델을 선택하고 필요하면 인증 정보를 제공합니다. 엔드포인트에서 제공한다면 무검열 AI 모델을 선택할 수 있습니다. 제한 사항, 도구 지원, 컨텍스트 용량은 해당 구성의 속성이며 레이아웃 작업에 대해 보장되는 기능은 아닙니다.
직사각형 CSS grid-area 검사는 요청의 한 예입니다. 유효한 그리드, 연결되지 않은 이름 있는 영역, 너비가 다른 행을 대화에 가져오세요. 현재 구현이 각각을 어떻게 허용하거나 거부하는지 묻고, 유효한 레이아웃은 유지하면서 잘못된 레이아웃은 사용자에게 설명하는 변경안을 검토하세요.
검증 결과와 인터페이스 응답을 함께 검토하세요. 올바르게 거부해도 유용한 메시지가 필요하며, 허용된 레이아웃은 의도한 렌더링 경로에 도달해야 합니다. 기능이 명세대로 동작한다고 판단하기 전에 프로젝트 테스트를 실행하고 변경된 소스를 살펴보며 자체 인터페이스에서 대표 레이아웃을 시험하세요.
먼저 제출된 구조가 의도한 검증을 통과하는지 확인하세요. 통과한다면 허용된 출력이 렌더링으로 이어지는 경로를 추적하세요. 실패 지점을 파악하기 전에 CSS를 바꾸지 말고 동일한 테스트 데이터로 두 경로를 살펴보도록 모델에 요청하세요.
명시적인 제품 요구 사항일 때만 그렇습니다. 수정은 사용자가 의도한 레이아웃을 바꿀 수 있습니다. 인터페이스가 입력을 거부할지, 설명할지, 변환할지 정의하고 선택한 동작에 맞춰 결과 코드를 검토하세요.
유효한 직사각형, 중간이 비어 있는 이름 있는 영역, 너비가 다른 행을 포함하세요. 각각의 예상 결과를 명시하세요. 검토가 보고된 동작에 집중하도록 실제 문제를 재현하는 최소 테스트 데이터도 추가하세요.
작업을 요청하기 전에 파일과 인수 조건을 명시하세요. 로컬 모델 추론에는 별도 서버가 필요하며 모든 도구까지 로컬로 실행되는 것은 아니므로 제안된 도구 작업을 검토하세요. 실제 사용하는 환경에서 결과 인터페이스를 검증하세요.
Arevia · 업데이트 2026-10-25