Modeller
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
Sembollere bit dizisi atamadan önce uzunluk sırasını ve kod alanının tükenmesini canonical_codes.py içinde denetleyin.
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
Bir klasör seçin ve düzenlemeden önce ilgili dosyaları okumasını asistandan isteyin. Görevin hedefini ve sınırlarını belirleyin.
Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.
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