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 unmask_payload.py con datos binarios y exige recuperar los bytes exactos tras aplicar dos veces la misma máscara.
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.
def unmask_payload(data, mask):
if type(data) is not bytes or len(data) > 1048576:
raise ValueError("mask.payload")
if type(mask) is not bytes or len(mask) != 4:
raise ValueError("mask.key")
return bytes(value ^ mask[index % 4]
for index, value in enumerate(data))