Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Produs
Funcțiile programului · Construirea rădăcinii Merkle etichetate
01
Verifică etichetele și forma arborelui în merkle_root.py, deoarece altă convenție Merkle produce altă rădăcină.
Proiect
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Modificări
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
Construirea rădăcinii Merkle etichetate
● ● ●LeafVellin●
Fluxuri de lucru · Construirea rădăcinii Merkle etichetate ×
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()
✳Construirea rădăcinii Merkle etichetate
✓ ModificăriVerifică înainte de aplicare ↗
Ilustrarea spațiului de lucru