Normalizar indentação de texto

Quando a mesma linha ou o documento inteiro mistura tabs e espaços sem um padrão claro, a tarefa falha com invalid_input em vez de adivinhar em silêncio. O target_unit opcional permite redimensionar níveis baseados em espaços (por exemplo de dois para quatro) sem alterar a árvore lógica de profundidade.

Como funcionam a detecção da unidade base e a reescrita de níveis

O target_unit opcional aplica-se apenas a documentos com estilo de espaços: os níveis são preservados e a saída usa essa quantidade de espaços por nível, que é como você converte uma árvore de dois espaços em uma de quatro em uma única chamada. Entrada com estilo de tabs ignora target_unit para não expandir tabs em silêncio.

Contrato de entrada, campos de resposta e comportamento de erro

Prefira enviar o corpo multilinha bruto em vez de colapsar quebras de linha de antemão quando quiser semântica real de indentação por linha; uma única linha longa tem apenas uma indentação a normalizar. Envie por POST um corpo JSON com um campo de string obrigatório text (aliases input, value, string, s, content e body). O valor deve ser uma string não vazia após o trim global de espaços em branco e não deve exceder cem mil caracteres, para que uma única colagem não esgote a memória do Worker ou do navegador. O target_unit opcional é um inteiro positivo de um a trinta e dois; não inteiros e valores fora da faixa falham na validação. Em caso de sucesso a resposta devolve input como a string original, text como o resultado multilinha reescrito unido com LF, indent_style como spaces, tabs ou none, indent_unit como o tamanho efetivo da unidade de saída, detected_unit como a unidade inferida antes de qualquer override de destino, line_count como o número de linhas incluindo as em branco, indented_lines como quantas linhas tinham nível positivo, max_level como o nível de indentação mais profundo, levels como o array de profundidade inteira por linha alinhado com lines, lines como o array ordenado de strings de linha reescritas, e message como um resumo breve de estilo, unidade, contagem de linhas e nível máximo. Validação falha — text ausente, valores que não são string, conteúdo vazio, payload excessivo, target_unit inválido, mistura de tab e espaço na mesma linha, ou mistura de estilos no documento — devolve invalid_input e nunca é cobrada. O preço é um fixo de US$ 0,002 por solicitação bem-sucedida com unidade item. Ao integrar, faça assert em text ou lines para o conteúdo limpo, compare opcionalmente levels e indent_unit em regressões, e trate invalid_input como conflito de estilo do cliente em colagens mistas, não como evento de faturamento.

Quando usar esta ferramenta e como ela difere de buscas relacionadas

Use esta capacidade quando a intenção de busca for normalizar níveis de indentação de texto, corrigir indentação inconsistente online, converter uma colagem irregular de dois e quatro espaços em uma única unidade, ou detectar estilo de indentação por tab versus espaço antes de um commit. Leve em conta espaços finais e colunas de alinhamento interiores — esta ferramenta só reescreve a sequência de indentação inicial, não espaços de alinhamento dentro da linha. Não é um formatador de código completo, nem um pretty printer ciente da linguagem, nem um apagador de linhas em branco, nem um String.trim global que destruiria a estrutura intencional. Verificações de ida e volta em testes são simples: envie um bloco de três linhas com zero, dois e quatro espaços iniciais e espere indent_unit dois com levels zero, um e dois; envie blocos aninhados indentados só com tabs e espere indent_style tabs com níveis inteiros que batem com a contagem de tabs; envie de propósito uma linha que começa com tab e depois espaços, ou uma linha com tab ao lado de outra com espaços, e confirme invalid_input mencionando a mistura de tabs e espaços. Prefira str.trim_lines quando só precisar remover espaços no início e no fim de cada linha sem preservar uma árvore de profundidade; prefira data.json_format quando o payload for JSON que deve ser pretty-printed com indentação fixa; prefira esta capacidade quando humanos já escreveram texto hierárquico simples ou blocos semelhantes a código e você precisa de uma unidade base consistente. Tarefas com falha que devolvem invalid_input não consomem saldo pré-pago, o que mantém barata a validação de formulários e testes negativos de CI.