Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Teste entrada vazia, bits de preenchimento inválidos e espaços internos, rejeitando variantes em vez de normalizá-las silenciosamente.
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
import base64
def canonical_decode(text):
if not isinstance(text, str): raise ValueError("text required")
decoded = base64.b64decode(text, validate=True)
if base64.b64encode(decoded).decode("ascii") != text:
raise ValueError("noncanonical Base64")
return decoded