Modele
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Oceń unmask_payload.py na danych binarnych i wymagaj dokładnego odtworzenia po dwukrotnym użyciu maski.
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
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))