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.
Conserva los ceros iniciales y prueba ambas paridades de longitud, rechazando espacios y dígitos no ASCII sin afirmar la validez de una cuenta.
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 luhn_valid(text):
if type(text) is not str or not 2 <= len(text) <= 64:
raise ValueError("luhn.length")
if any(char < "0" or char > "9" for char in text):
raise ValueError("luhn.alphabet")
total = 0
for index, char in enumerate(reversed(text)):
digit = ord(char) - ord("0")
if index % 2:
digit *= 2
if digit > 9:
digit -= 9
total += digit
return total % 10 == 0