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.
Vergleichen Sie in LineCitrine Umbruchstellen anhand der Restzeilenkosten, statt den frühesten passenden Umbruch für optimal zu halten.
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.
def wrap_words(words, width):
words = tuple(words)
if type(width) is not int or not 1 <= width <= 80 or len(words) > 100:
raise ValueError("wrap.limit")
if any(type(w) is not str or not w or len(w) > width or any(c.isspace() for c in w) for w in words):
raise ValueError("wrap.word")
n = len(words)
costs, ends = [0] * (n+1), [0] * n
for i in range(n-1, -1, -1):
used, best = 0, None
for j in range(i, n):
used += len(words[j]) + (j > i)
if used > width:
break
cost = 0 if j == n-1 else (width-used)**2 + costs[j+1]
if best is None or cost < best:
best, ends[i] = cost, j+1
costs[i] = best
lines, i = [], 0
while i < n:
lines.append(" ".join(words[i:ends[i]]))
i = ends[i]
return lines