Rangos caret de versiones estables
Aplica rangos caret a versiones estables con tres enteros no negativos.
def caret_admits(base, candidate):
for version in (base, candidate):
if type(version) not in (list, tuple) or len(version) != 3 or any(type(x) is not int or x < 0 for x in version):
raise ValueError("version.triplet")
major, minor, patch = base
upper = (major+1, 0, 0) if major else ((0, minor+1, 0) if minor else (0, 0, patch+1))
return tuple(base) <= tuple(candidate) < upperProyecto
Comprueba el límite de la siguiente versión mayor y ambos casos de mayor cero, rechazando booleanos o fracciones sin prometer compatibilidad.
Revisa antes de aplicar
Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
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.
def caret_admits(base, candidate):
for version in (base, candidate):
if type(version) not in (list, tuple) or len(version) != 3 or any(type(x) is not int or x < 0 for x in version):
raise ValueError("version.triplet")
major, minor, patch = base
upper = (major+1, 0, 0) if major else ((0, minor+1, 0) if minor else (0, 0, patch+1))
return tuple(base) <= tuple(candidate) < upperIncluye los supuestos de versiones en la solicitud de cambio
CaretBasin es software de programación con IA para Windows que permite revisar cambios de proyectos relacionados con reglas de versiones y supuestos de dependencias. Selecciona la carpeta del repositorio y explica el comportamiento de compatibilidad que necesitas. Pide al modelo conectado que inspeccione el código y la configuración pertinentes antes de proponer cambios, para distinguir en la conversación la lógica de versiones propia de la aplicación de las herramientas de paquetes que utilice.
El ejemplo caret_range.py sugiere una tarea sobre aceptar una versión candidata dentro de un intervalo acotado. Aporta casos para una versión mayor estable y para una versión con componente mayor cero, junto con las decisiones de aceptación esperadas. Pregunta si el consumidor depende de esas distinciones. Así el ejemplo se convierte en una tarea de software comprobable, sin afirmar que el espacio de trabajo gestione actualizaciones o implemente la sintaxis de intervalos de todos los gestores de paquetes.
Para elegir un modelo de IA sin restricciones, configura uno disponible mediante un endpoint admitido compatible con OpenAI o de Anthropic. Las credenciales necesarias, las herramientas y los límites de contexto dependen de ese servicio. Inspecciona el cambio resultante y comprueba casos inmediatamente por debajo y en cada límite. Si los cambios de código van acompañados de cambios de configuración, ejecuta también el proceso normal de dependencias y pruebas del proyecto. El resultado útil es una decisión de compatibilidad que puedas explicar, no una actualización aceptada simplemente porque la sugirió el asistente.
Revisa el comportamiento de los rangos de versiones
¿Entiende el ejemplo toda la sintaxis de versiones de paquetes?
El ejemplo trata tripletas numéricas de versión. No supongas que maneje versiones preliminares, metadatos de compilación o cualquier expresión de intervalo. Especifica la sintaxis que tu aplicación acepta realmente y revisa el límite de análisis por separado de la lógica de comparación.
¿Por qué incluir versiones con componente mayor cero en la solicitud?
Su límite de compatibilidad previsto puede diferir del de las versiones mayores estables. Aporta versiones candidatas explícitas y resultados esperados para que el modelo no generalice a partir de un solo ejemplo estable. Revisa esas decisiones según las reglas elegidas por tu aplicación.
¿Debe una corrección de intervalo actualizar también las dependencias?
Mantén esas decisiones separadas salvo que la tarea requiera ambas. Un error de comparación puede corregirse sin cambiar los paquetes instalados. Si hace falta actualizar, inspecciona los cambios de dependencias y ejecuta las comprobaciones existentes del proyecto antes de aceptar el cambio combinado.
¿Cómo pruebo un límite superior exclusivo?
Incluye el último caso representativo aceptado y una versión candidata exactamente en el límite superior. Comprueba también el límite inferior y una versión menor rechazada. Indica los resultados esperados de forma independiente para evitar que una comparación errónea defina sus propias pruebas satisfactorias.
CaretBasin · Actualizado 2026-10-25