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.
Comprueba números de varios dígitos, prefijos compartidos y tuplas vacías de versión estable, rechazando ceros iniciales e identificadores inválidos.
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.
import re
IDENT = re.compile(r"[0-9A-Za-z-]+")
def prerelease_cmp(left, right):
for item in (*left, *right):
if not isinstance(item, str) or not IDENT.fullmatch(item):
raise ValueError("identifier")
if item.isascii() and item.isdigit() and len(item) > 1 and item[0] == "0":
raise ValueError("leading zero")
if not left or not right:
return (not left) - (not right)
for a, b in zip(left, right):
if a == b: continue
an, bn = a.isdigit(), b.isdigit()
if an != bn: return -1 if an else 1
if an and len(a) != len(b): return (len(a) > len(b)) - (len(a) < len(b))
return (a > b) - (a < b)
return (len(left) > len(right)) - (len(left) < len(right))