Proje
Harf durumunu denetleyip yolları yok sayın, kimlik bilgilerini, IP adreslerini, boşlukları ve 1–65535 dışındaki portları reddedin.
Yapay zekâ ile kod çalışma alanı
Sınırlı HTTPS kaynak karşılaştırması
ASCII DNS adları, alfabetik son ekler ve varsayılan 443 portuyla HTTPS kaynaklarını karşılaştırın.
● ● ●Orivelle●
İş akışları · Sınırlı HTTPS kaynak karşılaştırması ×
import re
from urllib.parse import urlsplit
def https_origin(url):
if type(url) is not str or any(not 33 <= ord(c) <= 126 for c in url):
raise ValueError("origin.text")
p = urlsplit(url)
if p.scheme.lower() != "https" or p.username is not None or p.password is not None:
raise ValueError("origin.scheme")
host = p.hostname or ""
labels = host.lower().split(".")
if len(labels) < 2 or not re.fullmatch(r"[a-z]{2,63}", labels[-1]):
raise ValueError("origin.dns")
if any(not re.fullmatch(r"[a-z0-9](?:[a-z0-9-]{0,61}[a-z0-9])?", x) for x in labels):
raise ValueError("origin.label")
if len(host) > 253 or p.netloc.endswith(":") or "\\" in url:
raise ValueError("origin.authority")
port = p.port if p.port is not None else 443
if not 1 <= port <= 65535:
raise ValueError("origin.port")
return ("https", host.lower(), port)
def same_origin(a, b):
return https_origin(a) == https_origin(b)✳Sınırlı HTTPS kaynak karşılaştırması
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi
Uygulamadan önce inceleyin
Gerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
Modeller
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
İş akışları
import re
from urllib.parse import urlsplit
def https_origin(url):
if type(url) is not str or any(not 33 <= ord(c) <= 126 for c in url):
raise ValueError("origin.text")
p = urlsplit(url)
if p.scheme.lower() != "https" or p.username is not None or p.password is not None:
raise ValueError("origin.scheme")
host = p.hostname or ""
labels = host.lower().split(".")
if len(labels) < 2 or not re.fullmatch(r"[a-z]{2,63}", labels[-1]):
raise ValueError("origin.dns")
if any(not re.fullmatch(r"[a-z0-9](?:[a-z0-9-]{0,61}[a-z0-9])?", x) for x in labels):
raise ValueError("origin.label")
if len(host) > 253 or p.netloc.endswith(":") or "\\" in url:
raise ValueError("origin.authority")
port = p.port if p.port is not None else 443
if not 1 <= port <= 65535:
raise ValueError("origin.port")
return ("https", host.lower(), port)
def same_origin(a, b):
return https_origin(a) == https_origin(b)URL kabulünü ve origin kararlarını açık tutun
Orivelle, uygulama geliştiricilerine girdi sınırlarında alınan kararları incelemek için Windows üzerinde bir yapay zeka kodlama çalışma alanı sunar. Projeyi açın ve hangi girdilerin kabul edilmesi, reddedilmesi veya eşdeğer sayılması gerektiğini açıklayın. Özellikle çevredeki kod dar bir yoruma dayanıyorsa kuralı değiştirmeden önce modelden mevcut uygulamayı incelemesini isteyin.
Kısıtlı HTTPS origin karşılaştırması pratik bir istektir. Açıkça belirtilmiş ve varsayılan portlar, büyük-küçük harf karışımlı ana makine adları ve kabul edilen alt küme dışındaki girdilerle örnekler sağlayın. Mevcut kodun bunları nasıl işlediğini ve çağıran kodun hangi sonucu alması gerektiğini sorun. Böylece tartışma varsayılan evrensel URL kuralına değil, uygulama politikanıza bağlı kalır.
Öneriyi hem normalleştirme hem ret davranışı açısından inceleyin. Karşılaştırma daha temiz görünse bile önceden reddedilen biçimi kabul etmek sözleşmeyi genişletebilir. Proje testlerinizi çalıştırın ve bozuk girdiden sonraki yanıt dahil eşleşmeye dayanan çağrı yerlerini inceleyin. Kabul edilen alt kümeyi değişiklikle birlikte belgelendirin.
Orivelle, gerektiğinde kimlik bilgileri kullanarak desteklenen OpenAI uyumlu veya Anthropic uç noktalarına bağlanır. Uç noktanızda mevcutsa abliterated yapay zeka modeli seçilebilir. Araçları, bağlam sınırlarını ve kalan kısıtlamaları model ile sunucu belirler; etiket güvenlik kararlarını onaylamaz veya kullanmayı planladığınız kodun incelemesinin yerini almaz.
Origin kuralını değiştirmeden önce
Genel bir URL ayrıştırıcısı tüm politikayı belirlemeli mi?
Ayrıştırma ve uygulamanın kabulü ayrı kararlardır. Bileşenleri elde etmek için ayrıştırıcıyı kullanın, ardından kodunuzun hangi şemalara ve ana makine biçimlerine izin verdiğini inceleyin. Başarılı ayrıştırmanın kabul anlamına geldiğini varsaymak yerine modelden kuralların uygulandığı yerleri belirlemesini isteyin.
Normalleştirme kabul edilen girdi kümesini yanlışlıkla genişletebilir mi?
Evet. Yeniden yazım eski kodun reddettiği değerleri düzeltebilir veya yeniden yorumlayabilir. Eşdeğer kabul edilen örneklerin yanında reddedilenleri de ekleyin ve çağıran kodun yanıtını kontrol edin. Yeni kabul edilen biçimlerin sözleşmeye ait olup olmadığına açıkça karar verin.
Origin eşleşmesi uzak hizmeti doğrular mı?
Hayır. Burada açıklanan karşılaştırma kodunuzun origin kuralıyla ilgilidir. Uzak hizmetin güvenilirliğini veya sonraki isteğin güvenliğini ortaya koymaz. Bu ayrı gereksinimleri uygulamanızın isteği yaptığı yerde inceleyin.
Tanılama örnekleri üretim URL'leri veya kimlik bilgileri içermeli mi?
Sentetik ana makine adlarını tercih edin ve ret durumu için zorunlu değilse kimlik bilgilerini çıkartın. Uç nokta ve araç hedeflerini inceleyin. Ayrı çalışan yerel model sunucusu, URL incelemek için kullanılanlar dahil bağlı her aracı yerel yapmaz.
Orivelle · Güncellendi 2026-10-25