Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Inspecciona las formas del campo de minutos que admite minute_field.py antes de reutilizar los valores en un planificador.
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
import re
def minute_values(field):
if type(field) is not str or not 1 <= len(field) <= 128:
raise ValueError("minute.input")
result = set()
for item in field.split(","):
match = re.fullmatch(r"(\*|[0-9]+(?:-[0-9]+)?)(?:/([0-9]+))?", item)
if match is None:
raise ValueError("minute.syntax")
base, step_text = match.groups()
step = int(step_text) if step_text else 1
if not 1 <= step <= 59 or (step_text and base != "*" and "-" not in base):
raise ValueError("minute.step")
bounds = [int(x) for x in base.split("-")] if base != "*" else [0, 59]
low, high = (bounds[0], bounds[-1])
if not 0 <= low <= high <= 59:
raise ValueError("minute.bounds")
result.update(range(low, high+1, step))
return sorted(result)