Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Testen Sie eine leere Gruppe und doppelte Bezeichnungen und lehnen Sie zu viele Kombinationen vor der Speicherreservierung ab.
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
from itertools import product
from math import prod
def variants(groups, limit):
if type(limit) is not int or limit < 0:
raise ValueError("limit")
if not groups: return []
if any(len(set(g)) != len(g) for g in groups):
raise ValueError("duplicate option")
if prod(map(len, groups)) > limit:
raise ValueError("too many variants")
return list(product(*groups))