Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Produit
Fonctions du logiciel · Extraction limitée des blocs à accents graves
01
Distinguez dans fenced_blocks.py les marqueurs reconnus du texte ordinaire en laissant le corps extrait inerte.
Projet
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Modifications
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
Extraction limitée des blocs à accents graves
● ● ●FenceLilt●
Méthodes de travail · Extraction limitée des blocs à accents graves ×
import re
def fenced_blocks(text):
if type(text) is not str or len(text) > 4096:
raise ValueError("fence.input")
blocks, body, language = [], None, None
for line in text.splitlines():
if body is None:
opening = re.fullmatch(r"```([A-Za-z0-9_-]*)", line)
if opening:
body, language = [], opening[1]
elif line == "```":
blocks.append((language, "\n".join(body)))
body = None
else:
body.append(line)
if body is not None:
raise ValueError("fence.unclosed")
return blocks
✳Extraction limitée des blocs à accents graves
✓ ModificationsVérifiez avant d’appliquer ↗
Illustration de l’espace de travail