Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Considérez mime_boundary.py comme un filtre prudent où un préfixe conflictuel ne prouve pas un délimiteur MIME valide.
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
import re
def boundary_conflicts(boundary, parts):
if type(boundary) is not bytes or re.fullmatch(rb"[A-Za-z0-9_-]{1,70}", boundary) is None:
raise ValueError("mime.boundary")
if type(parts) is not list or len(parts) > 64 or any(type(p) is not bytes or len(p) > 65536 for p in parts):
raise ValueError("mime.parts")
marker = b"--"+boundary
return [i for i, part in enumerate(parts) if part.startswith(marker) or b"\r\n"+marker in part]