Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Inspecione em grid_areas.py as células nomeadas que deixam lacunas dentro do retângulo de uma área.
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
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 result