Prototyp am echten Modell: 653,6 MB -> 16,2 MB, 2,9 Mio. -> 658 000 Dreiecke,
Bump-Maps erhalten. Radien geändert: Der Hof erscheint erst ab 250 m und
verschwindet ab 450 m, sonst stünde er vom Startpunkt aus über ungeladenem
Boden. Vereinfachung je Material statt eines gemeinsamen Anteils.
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Acht Aufgaben, Code und Liste aus dem gegen die echte Vorlage geprüften
Prototyp; in Plan-Reihenfolge in einer Repository-Kopie nachgespielt.
Spec: Start und Autos ziehen von der Buchstabenkontur auf die
wiederaufgebaute Straße am Park, Nummern im Berichtsbeispiel.
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(−511, 254) ist der Bezugspunkt aus tools/extract/data/districts.json, der
Mittelpunkt der westlichen Hochhäuser, und liegt in B9. Der höchste Turm,
das Southeast Financial Center, steht in C12. Das Anzeigebeispiel
x 412 / y 1830 liegt in F3, nicht in C10. Im Browser bei Task 4 der
Minimap aufgefallen.
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Sieben Aufgaben: Korrekturdatei lesen und prüfen, Korrekturen je Ebene
anwenden, Laternen in die Pipeline, einzelner Chunk vergrößert, Einhängen
in run.py mit Vorher/Nachher-Probe, Browser liest chunk.lamps.
Vor dem Commit in einer Kopie komplett durchgespielt, inklusive echtem
Pipeline-Lauf (22 s, 2.591 Laternen) und Mutationsproben der neuen Tests.
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Vier Aufgaben: Chunk-Namen in JavaScript und Python mit gemeinsamem
Beispielsatz; Kartenbild, Begehbarkeitsmaske und map.json aus
overview.py; reine Kartenmathematik mit Tests; Kartenkomponente und
Einhängen mit Browser-Abnahme.
Die Spec bekommt dabei drei Präzisierungen, die sich erst beim Lesen des
Codes ergeben haben: die Namensnennung muss über der Karte liegen
(Lizenzpflicht), die Veraltungsprüfung erkennt nicht jede Änderung, und
die Eingabesperre stoppt Mausereignisse auf der Karte erst an deren
Wurzel, weil ein Stopp in der Capture-Phase auch den eigenen Canvas
taub machen würde.
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Seit Task 4 sind die Mittellinien an Kreuzungen getrennt. lampPoints
startete bei Streckenlänge 0 und setzte damit je einmündendem Ast eine
Laterne in denselben Punkt, mitten auf die Fahrbahn. Start jetzt bei
halber Teilung, dazu ein Test, der das Stapeln nachweist.
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Mein Step-3-Code scheiterte an meinem eigenen Step-1-Test: in einer Szene
mit nur einer Komponente erklärt argmax genau diese zum Festland, also
auch einen einzelnen Schriftzug. Der Implementer hat das gefunden und
MAINLAND_MIN_SIZE ergänzt; der Plan zieht nach, samt Begründung des
Werts und des zweigeteilten Befunds an echten Daten.
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Die Zusicherung im Löcher-Test stand mit "or True" in meiner eigenen
Fix-Vorgabe und prüfte damit nichts; ersetzt durch zwei Zusicherungen,
die die Lage des Lochs im Außenring tatsächlich belegen.
Im Planentwurf zu Task 7 hätte clockwise(hole).reverse() die Eingabe des
Aufrufers verändert, weil clockwise() denselben Array zurückgibt, wenn
der Ring schon passt.
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Die Sichtprüfung nach Task 6 hat gezeigt, dass die Beschriftungen der
Originalkarte zu Geometrie werden — "VICE CITY (MIAMI)" steht als 1.600 m
breiter Schriftzug in der Bucht. Task 6b entfernt sie, bevor Task 7 daraus
Meshes baut. Der Brief nennt drei gemessene Sackgassen (Buntheit, Farbton,
Zusammenhang nur der Straßenmaske) und den Weg, der trägt: auf Regionenebene
über alle Nicht-Wasser-Klassen, wo die Buchstaben eigene Inseln ohne jedes
natürliche Merkmal bilden.
extrudePolygons und flatPolygons in Task 7 verarbeiten jetzt Ringlisten mit
Löchern statt einzelner Ringe, passend zu Ruling 34.
overview.py rendert den ganzen Ausschnitt aus den Chunk-Dateien; damit ist
der Beschriftungsfehler überhaupt erst aufgefallen.
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skyline.json: die 54 Wahrzeichen im Ausschnitt aus rolux/gtamaplib-vc
(Unlicense, Commit 98b858f), reduziert auf name, id, xyz und height.
Texturen bleiben ausgeschlossen, das sind Spiel-Screenshots.
districts.json ist selbst erstellt — in gtadb gibt es keine Viertel.
Downtown und Ocean Beach sind aus den Wahrzeichen abgeleitet, dazu fünf
Suburbs-Punkte, damit die Vorstadt nicht Downtown-Höhen bekommt.
Der Plan sagte bisher nur "wird hier heruntergeladen", ohne Quelle und
Schema; das ist jetzt dokumentiert, samt korrigierter Lizenzangabe.
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palm_points bekommt die Landflächen und verwirft, was nicht darauf liegt:
am echten Mosaik standen 218 von 2.433 Palmen im Wasser. regularize
vereinfacht nicht mehr ein zweites Mal und gröber als mask_polygons, was
202 von 2.085 Gebäuden verworfen hatte. Dazu die vier neuen Tests, der
Marker am einzelnen Test statt eines suiteweiten Filters, die Entdoppelung
der Palmenpunkte und die korrigierte Signatur von assign_heights.
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Die erste Palme startet bei halber Teilung, weil die Mittellinien seit
Task 4 an Kreuzungen getrennt sind und zwei gegenüberliegende Äste sonst
zwei Palmen in denselben Punkt setzen. Der feste Versatz von 4 m weicht
einer Suche vom Fahrbahnrand: am echten Mosaik stünden damit 60 % der
Palmen auf der Fahrbahn. Dazu zwei Tests, die es bisher nicht gab, und
die korrigierte Signatur im Interfaces-Block.
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Brückenerkennung im Plan von der Bounding-Box auf die Verschneidung
umgestellt und um die Wassernähe ergänzt, Mittellinien über den
Pixelgraphen statt über Konturen. Der Plan zeigt jetzt den Code, der
in 120cafd tatsächlich gebaut wurde.
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- Löcher werden über das Vorzeichen der Shoelace-Summe erkannt; die Stichprobe am
Konturmittelpunkt versagt bei einer Insel mit Lagune
- das Brückenfenster braucht einen Rand, sonst enthält es nur Straßenpixel und die
Erkennung löst nie aus
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Wasser ist #3090c0, nicht #2c67a4; der alte Wert war die Kompositionsfarbe aus tiles.py.
Mit Schwelle 22 fallen die unbekannten Pixel von 37,4 auf 3,5 Prozent. Die Sollanteile für
Straße und Gebäude stammten aus einer Messung mit anderer Klasseneinteilung und werden
auf die gemessenen Bänder gesetzt.
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Aufgabe 6 braucht den Anteil für den Abbruch über 5 Prozent; die Signatur in Aufgabe 3
kannte ihn bisher nicht.
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- pyproject.toml braucht pythonpath, sonst ist das lokale Paket im Test nicht importierbar
- der Mosaik-Test prüft jetzt den exakten Zuschnitt-Versatz statt nur der Eckkacheln
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- controls ist eine Pflichtoption von player.init; der Beispielcode übergab sie nicht,
wodurch die App mit einem TypeError startete
- der git-add-Befehl hätte den Submodul-Pin still auf den lokalen Branch-Commit umgesetzt
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12 Aufgaben mit 88 Schritten, von der Python-Extraktion über den
Geometrie-Baustein und das Chunk-Streaming bis zur Abnahme.
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knsoandClaude Opus 5