{"version":2,"width":112,"height":32,"timestamp":1794158991,"idle_time_limit":1.5,"command":"/bin/run-demo edit-code","env":{"TERM":"xterm-256color","SHELL":"/bin/sh"}} [0.030353, "o", "\u001b[?2004h"] [0.037579, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[J\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m~/code\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K\u001b[1;38;2;138;190;183mpsi\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mv0.1.0\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102mEsc\u001b[0m\u001b[38;2;128;128;128m interrupt\u001b[0m\u001b[38;2;128;128;128m · \u001b[0m\u001b[38;2;102;102;102mCtrl-C/Ctrl-D\u001b[0m\u001b[38;2;128;128;128m clear/exit\u001b[0m\u001b[38;2;128;128;128m · \u001b[0m\u001b[38;2;102;102;102m/\u001b[0m\u001b[38;2;128;128;128m commands\u001b[0m\u001b[38;2;128;128;128m · \u001b[0m\u001b[38;2;102;102;102m!\u001b[0m\u001b[38;2;128;128;128m bash\u001b[0m\u001b[38;2;128;128;128m · \u001b[0m\u001b[38;2;102;102;102mCtrl-O\u001b[0m\u001b[38;2;128;128;128m more\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102mPress Ctrl-O to show full startup help.\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102mpsi can explain its own features and look up its docs. Ask it how to use or extend psi.\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m──────────────────"] [0.03759, "o", "─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\n\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m0.0%/1.0M (auto)\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mclaude-opus-5-5 • low\u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2A\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [1.636277, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mF \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[2G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [1.673688, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFi \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[3G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [1.711173, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[4G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [1.748666, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[5G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [1.78616, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[6G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [1.823255, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix me \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[7G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [1.860408, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mea \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[8G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [1.897646, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[9G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [1.934683, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean( \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[10G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [1.972198, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([ \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[11G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.010077, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([] \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[12G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.047509, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[13G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.085273, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[14G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.122898, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) i \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[15G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.160057, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[16G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.196985, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[17G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.234522, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[18G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.271861, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in me \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[19G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.309477, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mea \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[20G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.348157, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[21G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.384344, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean. \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[22G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.421586, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.p \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[23G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.460114, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[24G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.498375, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[25G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.536655, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py t \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[26G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.574801, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[27G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.613168, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[28G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.651771, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to r \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[29G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.689639, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to re \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[30G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.72767, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to ret \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[31G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.765638, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to retu \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[32G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.803179, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to retur \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[33G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.841069, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[34G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.879003, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[35G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.917105, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0 \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[36G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.9546, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[37G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [2.99219, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[38G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.029576, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. R \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[39G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.067791, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Ru \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[40G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.105292, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[41G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.142867, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[42G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.180557, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run p \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[43G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.218211, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run py \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[44G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.255526, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run pyt \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[45G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.293536, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run pyth \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[46G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.331691, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run pytho \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[47G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.369569, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[48G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.406855, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[49G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.444825, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[50G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.482242, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 t \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[51G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.519883, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 te \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[52G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.558181, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 tes \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[53G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.596094, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[54G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.633533, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_ \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[55G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.670751, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[56G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.708384, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_me \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[57G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.746158, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mea \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[58G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.783924, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[59G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.821799, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean. \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[60G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.858873, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.p \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[61G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.896867, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[62G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.934441, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[63G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [3.971513, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[64G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.008917, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. F \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[65G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.04677, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Fi \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[66G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.084022, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Fin \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[67G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.121552, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Fini \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[68G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.158703, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finis \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[69G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.19596, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[70G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.233037, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[71G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.269825, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish i \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[72G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.306672, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[73G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.343793, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[74G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.380892, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in o \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[75G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.419722, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in on \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[76G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.457825, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[77G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.496218, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[78G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.534071, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one s \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[79G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.571122, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one se \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[80G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.609244, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one sen \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[81G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.647171, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one sent \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[82G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.684332, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one sente \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[83G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.722053, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one senten \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[84G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.759811, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one sentenc \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[85G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.79756, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one sentence \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[86G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.834527, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0mFix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one sentence. \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[87G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.8717, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[23A\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;52;53;65m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;52;53;65m Fix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one sentence. \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;52;53;65m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[17B\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠋\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[2K\u001b[38;2;138;190;183m\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [4.984118, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠙\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [5.084829, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠹\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [5.185461, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠸\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [5.286175, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠼\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [5.387271, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠴\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [5.487875, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠦\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [5.58851, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠧\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [5.689213, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠇\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [5.789943, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠏\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [5.890551, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠋\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.017826, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠙\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.118542, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠹\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.181345, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[18A\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[1;38;2;212;212;212mread\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;138;190;183mmean.py\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128mdef mean(values):\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m return sum(values) / len(values)\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[15B\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m↑4\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102m↓48\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mR1.5k\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mW939\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mCH61.7%\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102m0.3%/1.0M (auto)\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mclaude-opus-5-5 • low\u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2A\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.232357, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠸\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.333573, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠼\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.434566, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠴\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.535348, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠦\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.636197, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠧\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.737054, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠇\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.837901, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠏\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [6.938742, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠋\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [7.047405, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠙\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [7.148203, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠹\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [7.249524, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠸\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [7.350276, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠼\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [7.433944, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠴\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [7.534714, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠦\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [7.635722, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠧\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [7.743013, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠇\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [7.843851, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠏\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [7.936242, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠋\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [8.019007, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[28A\r\u001b[2K\u001b[48;2;52;53;65m Fix mean([]) in mean.py to return 0. Run python3 test_mean.py. Finish in one sentence. \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;52;53;65m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[1;38;2;212;212;212mread\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;138;190;183mmean.py\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128mdef mean(values):\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m return sum(values) / len(values)\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[3B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[1;38;2;212;212;212medit\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;138;190;183mmean.py\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m 1 def mean(values):\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;181;189;104m+2 if not values:\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;181;189;104m+3 return 0\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m 2 return sum(values) / len(values)\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m 3 \u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[1;38;2;212;212;212m$ python3 test_mean.py\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m3 tests passed\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;102;102;102mTook 0.0s\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠙\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m "] [8.01902, "o", " \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[4B\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m↑6\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102m↓206\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mR4.0k\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mW1.1k\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mCH93.3%\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102m0.3%/1.0M (auto)\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mclaude-opus-5-5 • low\u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2A\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [8.120074, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠹\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [8.221545, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠸\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [8.322606, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠼\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [8.423707, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠴\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [8.524922, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠦\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [8.626033, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠧\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [8.727133, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠇\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [8.828639, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠏\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [8.929828, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠋\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [9.030964, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[2A\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠙\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [9.125815, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[28A\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[1;38;2;212;212;212mread\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;138;190;183mmean.py\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128mdef mean(values):\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m return sum(values) / len(values)\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[1;38;2;212;212;212medit\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;138;190;183mmean.py\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m 1 def mean(values):\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;181;189;104m+2 if not values:\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;181;189;104m+3 return 0\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m 2 return sum(values) / len(values)\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m 3 \u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[1;38;2;212;212;212m$ python3 test_mean.py\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;128;128;128m3 tests passed\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[38;2;102;102;102mTook 0.0s\u001b[0m\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[48;2;40;50;40m \u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2KI changed `mean. \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[38;2;95;135;175m⠹\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mWorking...\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2B\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [9.133649, "o", "\u001b[?2026h\u001b[?25l\u001b[3A\r\u001b[2KI changed \u001b[38;2;138;190;183mmean.py\u001b[0m so \u001b[38;2;138;190;183mmean([])\u001b[0m returns 0 instead of dividing by zero, and all 3 tests in \u001b[38;2;138;190;183mpython3 test_mean.py\u001b[0m \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[1B\r\u001b[2Kpassed. \u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[4B\r\u001b[2K\u001b[38;2;102;102;102m↑8\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102m↓261\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mR6.6k\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mW1.5k\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mCH86.3%\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102m0.3%/1.0M (auto)\u001b[0m \u001b[38;2;102;102;102mclaude-opus-5-5 • low\u001b[0m\u001b[0m\u001b]8;;\u0007\u001b[2A\r\u001b[1G\u001b[?25h\u001b[?2026l"] [49.726656, "o", "\u001b[0m\u001b[?25h\u001b[2B\r\r\n"] [49.726668, "o", "\u001b[?2004l\u001b[?2026l\u001b[0m\u001b[?25h\r\nResume with: psi --session 'b12013ed-9d48-4a0d-a37d-24b68e1254bf'\r\n"] [49.730477, "x", "0"]