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.
Prüfe Markierungen und Baumform in merkle_root.py, da andere Merkle-Konventionen andere Wurzeln ergeben können.
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.
import hashlib
def merkle_root(leaves):
if type(leaves) is not list or not 1 <= len(leaves) <= 64 or any(type(x) is not bytes or len(x) > 4096 for x in leaves):
raise ValueError("merkle.leaves")
level = [hashlib.sha256(b"\x00"+x).digest() for x in leaves]
while len(level) > 1:
if len(level) % 2:
level.append(level[-1])
level = [hashlib.sha256(b"\x01"+level[i]+level[i+1]).digest() for i in range(0, len(level), 2)]
return level[0].hex()