Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Utilisez sexpression.py pour séparer l’analyse d’une forme admise de son exécution.
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
import re
def read_sexpression(text):
if type(text) is not str or len(text) > 4096:
raise ValueError("sexpr.input")
stack, result, count = [], None, 0
for match in re.finditer(r"\(|\)|[^\s()]+", text):
token = match[0]
if token == "(":
if len(stack) == 16 or (not stack and result is not None):
raise ValueError("sexpr.depth")
item = []
if stack:
stack[-1].append(item)
stack.append(item)
count += 1
elif token == ")":
if not stack:
raise ValueError("sexpr.close")
item = stack.pop()
if not stack:
result = item
else:
if not stack or re.fullmatch(r"[A-Za-z_][A-Za-z0-9_-]*|[+-]?[0-9]+", token) is None:
raise ValueError("sexpr.atom")
stack[-1].append(token)
count += 1
if count > 1024:
raise ValueError("sexpr.nodes")
if stack or result is None:
raise ValueError("sexpr.unclosed")
return result