# 서버 정의 apply_patch 도구를 설명하는 샘플 스크립트 import json from pprint import pprint from looking import casting from openai import OpenAI from openai.types.responses import ResponseInputParam, ToolParam client = OpenAI() ## 공유 도구 및 프롬프트 user_request = """클릭 시 기록되는 취소 버튼 추가""" file_excerpt = """ \export default function Page() { return (

Page 컴포넌트 not 구현됨

) } """ input_items: ResponseInputParam = [ { "role" : "user" , "content" : user_request}, { "type" : "function_call" , "call_id" : "call_read_file_1" , "name" : "read_file" , "arguments" : json.dumps({ "path" : ( "/app/page.tsx" )}), }, { "type" : "function_call_output" , "call_id" : "call_read_file_1" , "output" : file_excerpt, }, ] read_file_tool: ToolParam = 캐스트( ToolParam, { "type" : "function" , "name" : "read_file" , "description" : "디스크에서 파일 읽기" , "parameters" : { "type" : "object" , "properties" : { "path" : { "type" : "string" }}, "required" : [ "path" ], }, }, ) ### 내장 응답 도구 도구가 포함된 패치 가져오기: list[ToolParam] = [ read_file_tool,cast(ToolParam, { "type" : "apply_patch" }), ] response = client.responses.create( model = "gpt-5.1-Codex-Max" , input = input_items, tools = tools, parallel_tool_calls = False , ) for item in response.output: if item.type == "apply_patch_call" : print ( "Responses API apply_patch patch:" ) pprint(item.Operation) # 출력: # {'diff': '@@\n' # ' return (\n' # '

\n' # '

페이지 구성 요소가 구현되지 않음

\n' # ' \n' # '+ \n' # '

\n' # ' );\n' # ' }\n', # 'path': '/app/page.tsx', # 'type': 'update_file'} ### 자유 형식 도구 정의 및 컨텍스트 자유 문법을 포함하는 사용자 정의 도구 구현으로 패치 가져오기 apply_patch_grammar = """ start: Begin_patch hunk+ end_patch start_patch: "*** Begin Patch" LF end_patch: "*** End Patch" LF? 덩어리: add_hunk | 삭제_헝크 | update_hunk add_hunk: "*** 파일 추가: " filename LF add_line+ delete_hunk: "*** 파일 삭제: " filename LF update_hunk: "*** 업데이트 파일: " filename LFchange_move? 변화? filename: /(.+)/ add_line: "+" /(.*)/ LF -> linechange_move: "*** 이동 대상: " filename LF 변경: (change_context |change_line)+ eof_line? change_context: ("@@" | "@@ " /(.+)/) LF Change_line: ("+" | "-" | " ") /(.*)/ LF eof_line: "*** 파일 끝" LF %i mport common.LF """ tools_with_cfg: list[ToolParam] = [ read_file_tool, Cast( ToolParam, { "type" : "custom" , "name" : "apply_patch_grammar" , "description": "`apply_patch` 도구를 사용하여 파일을 편집하세요. 이것은 FREEFORM 도구이므로 패치를 JSON으로 래핑하지 마십시오." , "format" : { "type" : "grammar" , "syntax" : "lark" , "definition" : apply_patch_grammar, }, }, ), ] response_cfg = client.responses.create( model = "gpt-5.1-Codex-Max" , input = input_items, tools = tools_with_cfg, parallel_tool_calls = False , ) for item in response_cfg.output: if item.type == "custom_tool_call" : print ( " \n\n 컨텍스트 자유 문법 apply_patch patch:" ) print (item.input) # 출력 # *** 패치 시작 # *** 업데이트 파일: /app/page.tsx # @@ #

페이지 구성 요소가 구현되지 않음

# # + #

# ); # } # *** End Patch Patches 객체 이 예제를 따르면서 Responses API 도구를 구현할 수 있으며 자유 형식 도구의 패치는 표준 GPT-5 apply_patch.py 구현의 논리를 사용하여 적용할 수 있습니다.