Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Revizuiește trusted_child.py ca înveliș de cod de încredere, verificând rezultatul și curățarea copilului fără a presupune izolare.
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
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)