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.
Usa vector_clock.py para examinar cuándo dos historiales de eventos resultan incomparables pese a tener contadores válidos.
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.
def clock_relation(a, b):
for clock in (a, b):
if type(clock) is not dict or len(clock) > 64:
raise ValueError("clock.map")
if any(type(k) is not str or not 1 <= len(k) <= 32 or type(v) is not int or not 0 <= v <= 10**12 for k, v in clock.items()):
raise ValueError("clock.entry")
keys = a.keys() | b.keys()
less = any(a.get(k, 0) < b.get(k, 0) for k in keys)
more = any(a.get(k, 0) > b.get(k, 0) for k in keys)
return "concurrent" if less and more else "before" if less else "after" if more else "equal"