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.
Prueba un grupo vacío y etiquetas duplicadas, rechazando el exceso antes de reservar la salida.
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.
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))