Normaliser l'indentation texte

Lorsque la même ligne ou le document entier mélange tabulations et espaces sans motif clair, la tâche échoue avec invalid_input au lieu de deviner en silence. Le target_unit optionnel vous permet de redimensionner les niveaux basés sur les espaces (par exemple de deux à quatre) sans changer l'arbre logique de profondeur.

Comment fonctionnent la détection de l'unité de base et la réécriture des niveaux

Le target_unit optionnel ne s'applique qu'aux documents en style espaces : les niveaux sont conservés et la sortie utilise ce nombre d'espaces par niveau, ce qui permet de convertir un arbre à deux espaces en un arbre à quatre en un seul appel. L'entrée en style tabulations ignore target_unit afin de ne pas développer les tabulations en silence.

Contrat d'entrée, champs de réponse et comportement d'erreur

Préférez envoyer le corps multiligne brut plutôt que de collapser les sauts de ligne à l'avance lorsque vous voulez une sémantique réelle d'indentation par ligne ; une seule longue ligne n'a qu'une indentation à normaliser. Envoyez en POST un corps JSON avec un champ chaîne obligatoire text (alias input, value, string, s, content et body). La valeur doit être une chaîne non vide après trim global des espaces blancs et ne doit pas dépasser cent mille caractères, afin qu'un seul collage n'épuise pas la mémoire du Worker ou du navigateur. Le target_unit optionnel est un entier positif de un à trente-deux ; les non-entiers et les valeurs hors plage échouent à la validation. En cas de succès, la réponse renvoie input comme la chaîne d'origine, text comme le résultat multiligne réécrit joint avec LF, indent_style comme spaces, tabs ou none, indent_unit comme la taille effective de l'unité de sortie, detected_unit comme l'unité déduite avant tout override de cible, line_count comme le nombre de lignes y compris les vides, indented_lines comme le nombre de lignes ayant un niveau positif, max_level comme le niveau d'indentation le plus profond, levels comme le tableau de profondeur entière par ligne aligné sur lines, lines comme le tableau ordonné des chaînes de ligne réécrites, et message comme un court résumé du style, de l'unité, du nombre de lignes et du niveau maximal. Une validation échouée — text manquant, valeurs non chaîne, contenu vide, charge trop grande, target_unit invalide, mélange tabulation/espace sur la même ligne, ou mélange de styles au niveau du document — renvoie invalid_input et n'est jamais facturée. Le tarif est un forfait de $0.002 par requête réussie avec unité item. Lors de l'intégration, affirmez sur text ou lines pour le contenu nettoyé, comparez éventuellement levels et indent_unit pour les régressions, et traitez invalid_input comme un conflit de style côté client sur les collages mixtes, non comme un événement de facturation.

Quand utiliser cet outil et en quoi il diffère des recherches voisines

Utilisez cette capacité lorsque l'intention de recherche est de normaliser les niveaux d'indentation de texte, de corriger une indentation incohérente en ligne, de convertir un collage irrégulier de deux et quatre espaces en une seule unité, ou de détecter le style d'indentation tabulation versus espace avant un commit. Gardez à l'esprit les espaces de fin et les colonnes d'alignement intérieures — cet outil ne réécrit que la suite d'indentation de tête, pas les espaces d'alignement à l'intérieur d'une ligne. Ce n'est pas un formateur de code complet, ni un pretty printer conscient du langage, ni un suppresseur de lignes vides, ni un String.trim global qui détruirait la structure intentionnelle. Les contrôles aller-retour pour les tests sont simples : fournissez un bloc de trois lignes avec zéro, deux et quatre espaces de tête et attendez indent_unit deux avec levels zéro, un et deux ; fournissez des blocs imbriqués indentés uniquement en tabulations et attendez indent_style tabs avec des niveaux entiers correspondant aux comptes de tabulations ; envoyez délibérément une ligne commençant par une tabulation puis des espaces, ou une ligne en tabulation à côté d'une sœur en espaces, et confirmez invalid_input mentionnant le mélange de tabulations et d'espaces. Préférez str.trim_lines lorsque vous devez seulement retirer les espaces de tête et de fin de chaque ligne sans conserver un arbre de profondeur ; préférez data.json_format lorsque la charge est du JSON à pretty-print avec une indentation fixe ; préférez cette capacité lorsque des humains ont déjà écrit du texte hiérarchique brut ou des blocs de type code et que vous avez besoin d'une unité de base cohérente. Les tâches en échec qui renvoient invalid_input ne consomment pas le solde prépayé, ce qui maintient à bas coût la validation de formulaires et les tests négatifs de CI.