मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
fenced_blocks.py में पहचाने चिह्नों को सामान्य पाठ से अलग करके निकाले खंड को निष्क्रिय रखें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
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