Elimina únicamente secuencias de estilo SGR separadas por punto y coma.
import re
SGR = re.compile(r"\x1b\[[0-9;]*m")
def strip_semicolon_sgr(text):
if type(text) is not str:
raise ValueError("sgr.type")
return SGR.sub("", text)
# Other control sequences are deliberately left untouched.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.
Comprueba reinicios y parámetros múltiples dejando intactas las secuencias incompletas y los controles ajenos a SGR.
Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
import re
SGR = re.compile(r"\x1b\[[0-9;]*m")
def strip_semicolon_sgr(text):
if type(text) is not str:
raise ValueError("sgr.type")
return SGR.sub("", text)
# Other control sequences are deliberately left untouched.Una petición de mantenimiento para limpiar la salida del terminal puede ocultar varios requisitos distintos. SgrScope es un entorno de programación con IA para Windows donde puedes definir la transformación precisa y examinar su implementación con un modelo conectado. Empieza por identificar quién produce el texto, quién lo consume y qué diferencias importan a ese consumidor.
El ejemplo SGR del proyecto aborda deliberadamente solo secuencias de estilo con punto y coma. Usa ese caso acotado para preguntar cómo gestiona la modificación propuesta el texto normal, las secuencias incompletas y otros códigos de control. Pide que explique tanto lo que permanece intacto como lo que desaparece. El ejemplo es una utilidad que puedes revisar en tu proyecto; no convierte SgrScope en un saneador de terminal ni demuestra que el texto transformado sea seguro para cualquier destino.
Tras inspeccionar el parche, compara casos de entrada y salida exactos en lugar de confiar en cómo los muestre un terminal concreto. Ejecuta las comprobaciones de procesamiento de texto existentes y mantén explícitas las formas no admitidas en los requisitos. Solo pueden seleccionarse modelos sin filtros cuando los ofrezca un endpoint compatible con OpenAI o de Anthropic admitido. Las credenciales, las reglas del proveedor, las herramientas y la capacidad de contexto dependen de esa conexión. Una respuesta más amplia del modelo debe seguir evaluándose conforme al cambio deliberadamente limitado que le pediste.
Solo si ese es el requisito que has establecido. La tarea ilustrada elimina una forma concreta de secuencia de estilo. Otros controles tienen significados distintos, por lo que ampliar la transformación necesita su propia revisión y casos de prueba, en lugar de suponerse una mejora.
Un terminal puede mostrar controles de forma invisible o interpretarlos. Compara los valores reales de las cadenas y los caracteres que deben conservarse para que la prueba demuestre la transformación, incluidas las secuencias incompletas que deben permanecer intactas según el contrato establecido.
No. Una rutina limitada de eliminación de estilos no demuestra seguridad para HTML, terminales u otro contexto de salida. Revisa por separado los requisitos del destino y evita tratar el ejemplo como una barrera general de seguridad de la aplicación.
Identifica la forma de secuencia admitida y proporciona ejemplos que deban permanecer intactos. Pide al asistente que justifique cada comportamiento modificado; después inspecciona el parche y ejecuta casos de salida exacta antes de aceptar una expresión regular más amplia.
SgrScope · Actualizado 2026-10-25