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।
pkcs7_padding.py तभी स्वीकारें जब सही पैडिंग हटे और खराब क्रम अस्वीकार हों।
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।
def strip_pkcs7(data, block=16):
if type(block) is not int or not 1 <= block <= 255:
raise ValueError("padding.block")
if type(data) is not bytes or not data or len(data) % block:
raise ValueError("padding.length")
count = data[-1]
if not 1 <= count <= block or data[-count:] != bytes([count])*count:
raise ValueError("padding.bytes")
return data[:-count]