Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Prüfen Sie null, negative Werte und beide Basisgrenzen und verwerfen Sie Boolesche Werte, Brüche und nicht unterstützte Basen.
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
def format_radix(value, base):
if type(value) is not int or type(base) is not int or not 2 <= base <= 36:
raise ValueError("radix.input")
if value == 0:
return "0"
sign, value = ("-" if value < 0 else ""), abs(value)
digits = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
result = ""
while value:
value, remainder = divmod(value, base)
result = digits[remainder] + result
return sign + result