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.
Testați intrare goală, biți de umplere greșiți și spații interne, respingând variantele în locul normalizării tăcute.
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 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