Modellen
Stel een OpenAI-compatibel of Anthropic-endpoint in met de basis-URL en zo nodig een API-sleutel. Test de verbinding. Een lokale modelserver moet actief zijn; externe hulpmiddelen kunnen apart gegevens versturen.
Controleer meercijferige getallen, gedeelde voorvoegsels en lege tuples voor stabiele releases en weiger voorloopnullen en ongeldige identificaties.
Stel een OpenAI-compatibel of Anthropic-endpoint in met de basis-URL en zo nodig een API-sleutel. Test de verbinding. Een lokale modelserver moet actief zijn; externe hulpmiddelen kunnen apart gegevens versturen.
Selecteer een map en laat de assistent de relevante bestanden lezen voordat hij ze wijzigt. Benoem het doel en de grenzen van je opdracht.
Controleer wijzigingen en uitvoer van opdrachten. Voer de projectcontroles uit voordat je het resultaat overneemt; gegenereerde code is niet automatisch getest.
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))