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.
Houd de drempeltegel naast de pixels en controleer de herhalingsfase voordat gelijkheid anders in een binaire pixel wordt omgezet.
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.
def ordered_dither(pixels):
pixels = [tuple(row) for row in pixels]
width = len(pixels[0]) if pixels else 0
if len(pixels) > 64 or width > 64 or any(len(row) != width for row in pixels):
raise ValueError("image.shape")
if any(type(v) is not int or not 0 <= v <= 255 for row in pixels for v in row):
raise ValueError("pixel.byte")
thresholds = ((32, 160), (224, 96))
return [[value >= thresholds[r % 2][c % 2] for c, value in enumerate(row)]
for r, row in enumerate(pixels)]