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.
Weise doppelte JSON-Einträge auf jeder Verschachtelungsebene zurück, statt den letzten zu behalten.
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.
import json
def unique_members(pairs):
result = {}
for key, value in pairs:
if key in result:
raise ValueError("member.duplicate")
result[key] = value
return result
def reject_constant(value):
raise ValueError("constant.invalid")
def parse_unique(text):
return json.loads(text, object_pairs_hook=unique_members,
parse_constant=reject_constant)