मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
मिनट मान किसी नियोजक में इस्तेमाल करने से पहले minute_field.py के मान्य क्षेत्र रूप समझें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
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)