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.
Coloca identificadores canónicos junto a la conversión a bytes y revisa dónde termina la validación del texto, sin tomar los bytes como prueba de identidad.
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
UUID_TEXT = re.compile(r"[0-9a-f]{8}(?:-[0-9a-f]{4}){3}-[0-9a-f]{12}")
def uuid_bytes(text):
if not isinstance(text, str) or not UUID_TEXT.fullmatch(text):
raise ValueError("canonical lowercase UUID required")
return bytes.fromhex(text.replace("-", ""))