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.
Revisa el último byte impar y el acarreo de internet_checksum.py antes de usar su suma como diagnóstico de transporte.
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.
def internet_checksum(data):
if type(data) is not bytes or len(data) > 65535:
raise ValueError("checksum.bytes")
total = 0
for i in range(0, len(data), 2):
total += (data[i] << 8) | (data[i+1] if i+1 < len(data) else 0)
while total >> 16:
total = (total & 65535) + (total >> 16)
return (~total) & 65535