Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Revise trusted_child.py como invólucro de código confiável, verificando retorno e limpeza do filho direto sem presumir isolamento.
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
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)