Modelli
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Calcola la distanza Levenshtein per punti di codice Unicode senza normalizzare le stringhe.
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Controlla le modifiche e l’output dei comandi. Esegui le verifiche del progetto prima di accettare il risultato: il codice generato non è automaticamente collaudato.
def edit_distance(a, b):
if not isinstance(a, str) or not isinstance(b, str):
raise ValueError("text.required")
previous = list(range(len(b) + 1))
for i, left in enumerate(a, 1):
current = [i]
for j, right in enumerate(b, 1):
current.append(min(current[-1] + 1, previous[j] + 1,
previous[j - 1] + (left != right)))
previous = current
return previous[-1]