Моделі
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Розгляньте ціле покоління в RuleFennec, пов’язуючи кожне звернення до правила з попереднім кільцем клітин.
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
def cellular_step(bits, rule):
bits = tuple(bits)
if not 1 <= len(bits) <= 256 or any(type(v) is not int or v not in (0, 1) for v in bits):
raise ValueError("cells.binary")
if type(rule) is not int or not 0 <= rule <= 255:
raise ValueError("rule.byte")
n = len(bits)
return [(rule >> (4 * bits[(i - 1) % n] + 2 * bits[i] + bits[(i + 1) % n])) & 1 for i in range(n)]