मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
trusted_child.py को विश्वसनीय कोड का आवरण मानकर परिणाम और चाइल्ड समापन जाँचें, अलगाव न मानें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
import math, os, subprocess, sys
from pathlib import Path
def run_trusted_python(script, seconds, folder):
if type(script) is not str or len(script) > 4096:
raise ValueError("child.script")
if type(seconds) not in (int, float) or not .05 <= seconds <= 5 or not math.isfinite(seconds):
raise ValueError("child.timeout")
if not isinstance(folder, (str, Path)) or not Path(folder).is_dir():
raise ValueError("child.folder")
return subprocess.run([sys.executable, "-I", "-S", "-X", "utf8", "-c", script],
cwd=folder, timeout=seconds, capture_output=True, text=True,
encoding="utf-8", check=False,
creationflags=subprocess.CREATE_NO_WINDOW if os.name == "nt" else 0)