Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Separă în fenced_blocks.py marcajele recunoscute de textul obișnuit și păstrează corpul extras inactiv.
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
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