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.
Decodificarea UTF-8 în flux pornește de la codul din folderul proiectului. Deschideți fișierele relevante în spațiul Windows și discutați schimbarea cu un model AI compatibil; decode.js este un nume ilustrativ, iar funcțiile auxiliare trebuie implementate și verificate în aplicația proprie.
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.
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
const decoder = new TextDecoder("utf-8", { fatal: true });
let text = "";
for (const chunk of chunks) {
text += decoder.decode(chunk, { stream: true });
}
text += decoder.decode();