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.
Verificați în canonical_codes.py ordinea lungimilor și epuizarea spațiului de coduri înainte de atribuirea biților simbolurilor.
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.
def canonical_codes(lengths):
if type(lengths) is not dict or len(lengths) > 256:
raise ValueError("codes.input")
if any(type(s) is not str or not s or type(n) is not int or
not 1 <= n <= 16 for s,n in lengths.items()):
raise ValueError("codes.length")
result, code, previous = {}, 0, 0
for symbol, length in sorted(lengths.items(), key=lambda p:(p[1],p[0])):
code <<= length-previous
if code >= 1 << length:
raise ValueError("codes.oversubscribed")
result[symbol] = format(code, f"0{length}b")
code += 1
previous = length
return result