semvec/pypi-packages huggingface dataset:
axmp-openapi-helper 0.2.2
This is a openapi helper library for the ZMP AI Platform
Requires Python: <4.0,>=3.12

# axmp-openapi-helper

![Platform Badge](https://img.shields.io/badge/platform-zmp-red)
![Component Badge](https://img.shields.io/badge/component-openapi_helper-red)
![CI Badge](https://img.shields.io/badge/ci-github_action-green)
![License Badge](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green)
![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/axmp-openapi-helper)
![PyPI - Implementation](https://img.shields.io/pypi/implementation/axmp-openapi-helper)
![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/axmp-openapi-helper)
![PyPI - Wheel](https://img.shields.io/pypi/wheel/axmp-openapi-helper)
![PyPI - Download](https://img.shields.io/pypi/dm/axmp-openapi-helper)

## Introduction

This is a openapi helper library for the ZMP AI Platform

## Key Features

- Support the OpenAPI Specification(>=3.0.0)
- Generate the Arguments Schema for the LLM

## Installation

Install using pip:

```bash
pip install axmp-openapi-helper
```

Install using poetry:
```bash
poetry add axmp-openapi-helper
```

## Development Setup

1. Clone the repository
```bash
git clone https://github.com/yourusername/axmp-openapi-helper.git
cd axmp-openapi-helper
```

2. Create and activate virtual environment
```bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
```

3. Install development dependencies
```bash
poetry install
```

## Contributing

1. Fork the repository
2. Create your feature branch (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. Commit your changes (`git commit -m 'Add some amazing feature'`)
4. Push to the branch (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. Open a Pull Request

## License

This project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.

## Contact

- Issue Tracker: https://github.com/cloudz-mp/axmp-openapi-helper/issues
- Email: kilsoo75@gmail.com
DirCat 0.3.1
一个将目录结构和文件内容复制到剪切板的工具
Requires Python: >=3.6

# DirCat

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/DirCat.svg)](https://badge.fury.io/py/DirCat)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

一个简单的命令行工具，可以将整个目录的结构和文件内容递归地复制到剪切板或输出到文件，方便与 AI 进行代码分析和调试。

## 🚀 安装

通过 pip 安装：

```bash
pip install dircat
```

## ✨ 特性

-   **结构清晰**: 开头生成一个完整的目录树，结构一目了然
-   **两种目录展示模式**:
	- `--style emoji` (默认): 使用 📂 / 📜 前缀展示目录和文件
	- `--style tree`: 使用 ASCII 树形结构 (`├──`, `└──`) 更接近系统自带的 `tree` 效果
-   **只看目录模式**: 使用 `--tree-only` 可以只输出目录结构，而不包含后面的“文件内容”块，适合快速浏览项目布局
-   **多编码支持**: 自动尝试常见编码 (UTF-8 / GBK / UTF-16 等)，在混合编码项目下也能尽可能正确读取
-   **智能输出**: 默认复制到剪切板，但在无剪切板环境会自动保存到文件
-   **文件输出**: 使用 `-o` 选项可将所有内容直接输出到指定文件
-   **自动忽略**: **默认跳过 `.git`, `node_modules`, `__pycache__` 等常见的元数据和依赖文件夹**，无需手动排除
-   **可配置忽略**: 使用 `-n/--exclude` 永久写入 `.dircatignore`，或 `-i/--ignore-temp` 临时忽略特定文件/文件夹

## 📖 使用方法

### 基本用法

在您想要复制的项目根目录下，直接运行：

```bash
dircat
```
> 默认复制到剪切板。在无 GUI 环境下，将自动保存为 `dircat_YYYYMMDD_HHMMSS.txt`。

### 输出到文件

使用 `-o` 或 `--output` 选项指定输出文件：

```bash
dircat -o project_snapshot.txt
```

### 指定目录

您也可以指定一个特定的目录路径：

```bash
dircat /path/to/your/project
```

### 排除文件或文件夹

使用 `-n` 或 `--exclude` 选项，永久添加忽略规则到 .dircatignore 文件中，支持通配符：

```bash
# 排除 build 文件夹和所有 .log 文件
dircat -n "build/" "*.log"
```

### 临时忽略文件或文件夹

使用 `-i` 或 `--ignore-temp` 选项，可以临时忽略某些文件或文件夹，而不会将其添加到 `.dircatignore` 文件中。

```bash
# 本次运行忽略 build 文件夹和所有 .log 文件
dircat -i "build/" "*.log"
```

### 调整项目数量限制
默认情况下，如果一个文件夹下的文件和子文件夹总数超过 20，该文件夹将被跳过。您可以使用 `--max-items` 选项来修改这个限制：
```bash
dircat --max-items 30
```

### 切换目录展示样式

使用 `--style` 切换不同的目录展示方式：

```bash
# emoji 模式
dircat --style emoji

# ASCII 树形模式 (默认)
dircat --style tree
```

### 只输出目录结构 (不包含文件内容)

如果你只想快速看一下项目结构，而不需要文件内容，可以使用 `-t`或`--tree-only`：

```bash
# 类似于系统自带的 tree 命令
dircat -t

# 也可以配合自定义样式和输出文件一起使用
dircat --style tree --tree-only -o tree.txt
```

## 📄 许可证

本项目根据 MIT 许可证授权。详情请参阅 `LICENSE` 文件。
myjarvis 1.0.0
一个功能强大的个人AI助手，支持语音识别、自动化控制、智能搜索等功能
Requires Python: >=3.10
Keywords: ai assistant jarvis automation voice recognition

# MyJARVIS - 您的个人AI助手

一个功能强大的个人AI助手，支持语音识别、自动化控制、智能搜索等功能。专为 macOS 设计，适配 Intel Mac 和 Apple Silicon。

## ✨ 功能特性

- 🎤 **语音识别**：支持 macOS 听写功能和在线语音识别
- 🤖 **AI对话**：集成多种AI模型（智谱AI、DeepSeek、Qwen等）
- 🔍 **智能搜索**：自动打开浏览器并搜索，支持屏幕分析
- 🖱️ **自动化控制**：鼠标、键盘自动化操作
- 💬 **图形界面**：美观的GUI界面和状态栏图标
- 📝 **记忆系统**：保存对话历史和用户偏好
- 🔔 **提醒功能**：工作提醒、闹钟等

## 📋 系统要求

- macOS 12 或更高版本
- Python 3.10 或更高版本
- Intel Mac 或 Apple Silicon

## 🚀 快速开始

### 1. 安装

#### 从 PyPI 安装（推荐）

```bash
pip install myjarvis
```

#### 从源码安装

```bash
git clone https://github.com/yourusername/myjarvis.git
cd myjarvis
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 配置

复制配置文件模板：

```bash
cp config.json.example config.json
```

编辑 `config.json`，配置您的API密钥（可选）：

```json
{
  "api": {
    "zhipu_api_key": "您的智谱AI密钥",
    "deepseek_api_key": "您的DeepSeek密钥",
    "qwen_api_key": "您的Qwen密钥"
  }
}
```

**注意**：如果不配置API密钥，系统会自动使用免费在线API。

### 3. 运行

```bash
python3 main.py
```

或者使用状态栏模式：

```bash
python3 main.py --menubar
```

## 🔑 API密钥配置

### 方法1：配置文件（推荐）

编辑 `config.json`，添加您的API密钥：

```json
{
  "api": {
    "zhipu_api_key": "您的密钥",
    "deepseek_api_key": "您的密钥",
    "qwen_api_key": "您的密钥"
  }
}
```

### 方法2：环境变量

```bash
export ZHIPU_API_KEY='您的密钥'
export DEEPSEEK_API_KEY='您的密钥'
export QWEN_API_KEY='您的密钥'
```

### 获取API密钥

1. **智谱AI（推荐）**：
   - 访问：https://open.bigmodel.cn/
   - 注册账号并获取API密钥

2. **DeepSeek**：
   - 访问：https://platform.deepseek.com/
   - 注册账号并获取API密钥

3. **Qwen**：
   - 访问：https://dashscope.aliyuncs.com/
   - 注册账号并获取API密钥

## 📖 使用说明

### 基本命令

- `打开Safari` - 打开应用程序
- `搜索Python教程` - 智能搜索
- `定一个十秒后的闹钟` - 设置提醒
- `几点了` - 查询时间
- `帮助` - 查看功能说明

### 语音输入

1. 点击"🎤 语音输入"按钮
2. 系统会自动触发听写功能（或手动按 Fn Fn）
3. 开始说话
4. 说完后按 Fn 键或点击完成按钮
5. 识别结果会自动填入并执行

### 搜索功能

系统会自动：
1. 打开Safari浏览器
2. 输入搜索关键词
3. 执行搜索
4. 分析搜索结果
5. 点击第一个搜索结果

## 🛠️ 开发

### 项目结构

```
MyJARVIS/
├── main.py                 # 主入口
├── jarvis_core/           # 核心模块
│   ├── ai_client.py       # AI客户端
│   ├── automation.py       # 自动化控制
│   ├── gui.py             # 图形界面
│   ├── memory.py           # 记忆系统
│   ├── speech.py           # 语音识别
│   └── tools.py            # 系统工具
├── config.json.example     # 配置模板
└── requirements.txt       # 依赖列表
```

### 安装开发依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 🐛 故障排除

### 语音识别无法使用

1. 确保系统设置 > 键盘 > 听写 已启用
2. 确保系统设置 > 安全性与隐私 > 隐私 > 麦克风 已授予权限
3. 尝试手动按 Fn Fn 触发听写

### 搜索功能不工作

1. 确保Safari已安装
2. 确保系统设置 > 安全性与隐私 > 隐私 > 辅助功能 已授予权限
3. 检查日志文件：`logs/jarvis_*.log`

### 程序崩溃

1. 确保使用 Python 3.10 或更高版本
2. 检查系统设置 > 安全性与隐私 > 隐私 > 屏幕录制 权限
3. 查看崩溃日志

## 📝 许可证

MIT License

## 🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

## 📧 联系方式

- GitHub Issues: https://github.com/yourusername/myjarvis/issues
- 文档: https://github.com/yourusername/myjarvis#readme

## 🙏 致谢

感谢所有贡献者和开源社区的支持！

---

**注意**：请勿在代码或配置文件中提交您的API密钥。使用 `config.json.example` 作为模板，并将 `config.json` 添加到 `.gitignore`。
pyproject-setup 0.1.0
CLI tool to scaffold pyproject.toml with pre-configured linting and tooling
Requires Python: >=3.12
Keywords: cli, linting, pyproject, scaffold, template

# pyproject-setup

CLI tool to scaffold `pyproject.toml` files with pre-configured linting and tooling.

## Installation

```bash
pip install pyproject-setup
```

## Usage

```bash
# Interactive mode
pyproject-setup init
# or
pps init

# With flags
pps init --preset fastapi-backend --name my-api

# All flags (non-interactive)
pps init \
  --preset fastapi-backend \
  --name my-api \
  --description "My API" \
  --python ">=3.12" \
  --package-path src \
  --no-workflow
```

## Presets

- **fastapi-backend** - FastAPI + SQLAlchemy + JWT auth + full dev tooling
- **library** - Python library with no runtime deps
- **cli-tool** - Typer + Rich CLI application

All presets include ruff, mypy, pylint, pytest, ty, and coverage configurations.