Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Lee los bytes izquierdo, superior y diagonal junto a la rama del predictor para revisar los empates en el contexto de la fila.
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
def paeth(left, above, upper_left):
if any(type(v) is not int or not 0 <= v <= 255
for v in (left, above, upper_left)):
raise ValueError("byte integers required")
p = left + above - upper_left
dl, da, dc = abs(p-left), abs(p-above), abs(p-upper_left)
if dl <= da and dl <= dc: return left
if da <= dc: return above
return upper_left