Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Expande series de byte y cantidad solo después de comprobar el límite total.
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
def expand_runs(runs, limit):
if type(limit) is not int or limit < 0:
raise ValueError("limit.invalid")
total = 0
for value, count in runs:
if type(value) is not int or not 0 <= value <= 255:
raise ValueError("byte.invalid")
if type(count) is not int or count <= 0:
raise ValueError("count.invalid")
total += count
if total > limit:
raise ValueError("output.limit")
return bytes(value for value, count in runs for _ in range(count))