Modele
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Przejrzyj każdą zadeklarowaną granicę w riff_chunks.py przed przekazaniem danych osobnemu dekoderowi.
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
def riff_chunks(wire):
if type(wire) is not bytes or not 12 <= len(wire) <= 1048576:
raise ValueError("riff.input")
if wire[:4] != b"RIFF" or wire[8:12] != b"WAVE" or int.from_bytes(wire[4:8], "little")+8 != len(wire):
raise ValueError("riff.header")
chunks, pos = [], 12
while pos < len(wire):
if len(chunks) == 128 or pos+8 > len(wire):
raise ValueError("riff.chunk")
tag = wire[pos:pos+4]
size = int.from_bytes(wire[pos+4:pos+8], "little")
start, stop = pos+8, pos+8+size
next_pos = stop+(size & 1)
if next_pos > len(wire):
raise ValueError("riff.truncated")
chunks.append((tag, wire[start:stop]))
pos = next_pos
return chunks