semvec/pypi-packages huggingface dataset:
gqr 0.0.5a0
Package for Guarded Query Routing Benchmark (GQR-Bench)
Requires Python: >=3.12

# GQR-Bench (Guarded Query Routing Benchmark)

A benchmark and evaluation toolkit for developing and testing guarded query routing models for AI systems.



## Installation

```bash
pip install gqr
```

## Quick Start

```python
import gqr

# Load development dataset for initial experimentation
dev_train_data, dev_eval_data = gqr.load_dev_dataset()

# Load training dataset for model development
train_data, eval_data = gqr.load_train_dataset()

# Load test datasets for final evaluation
domain_test_data = gqr.load_id_test_dataset()  # In-domain test data
ood_test_data = gqr.load_ood_test_dataset()    # Out-of-domain test data

# Score the model on gqr-bench
def scoring_function(text: str) -> int:
    # Scoring function takes text input (str) and returns predicted domain label (int)
    # Implement your classification logic here
    return 0  # Replace with actual domain prediction

# Evaluate model performance
score = gqr.score(scoring_function)
```

## Domain Labels

The repository provides mappings between numerical labels and domain names:

```python
# Get label mappings
print(gqr.label2domain)  # Maps numerical labels to domain names
print(gqr.domain2label)  # Maps domain names to numerical labels
```

## Score

```python
import gqr

def scoring_function(text: str) -> int:
    # Scoring function takes text input (str) and returns predicted domain label (int)
    # Implement your classification logic here
    return 0  # Replace with actual domain prediction

# Evaluate model performance
score = gqr.score(scoring_function)
```

## Contributing

```
git clone git@github.com:williambrach/gqr.git
```

```
uv venv --python 3.12
```

```
uv sync 
```

## Paper and Citations

If you use GQR-Bench in your research, please cite our paper:

```
```


## Contributing

Contributions to GQR-Bench are welcome! Please feel free to submit a Pull Request with improvements, additional evaluation metrics, or dataset enhancements.
mdtranslator 0.1.1
Markdown 文件翻译 CLI（OpenAI/Anthropic/Google，代码块跳过，增量翻译，429 全局退避）
Requires Python: >=3.9
Keywords: markdown, translation, langchain, openai, anthropic, google, cli

# mdtranslator

Markdown 文件翻译 CLI（OpenAI/Anthropic/Google，代码块跳过，增量翻译，429 全局退避）

## 安装
基础功能（不含模型提供商依赖）：
```bash
pip install mdtranslator
```
aouyi-develop-mcp-demo 0.1.0
Add your description here
Requires Python: >=3.13

# 开发者工具 MCP 服务器

一个专为开发者设计的 MCP (Model Context Protocol) 服务器，提供常用的开发工具功能。

## 功能特性

### 🛠️ 工具 (Tools)
- **format_json**: JSON 格式化工具，美化 JSON 字符串
- **count_lines**: 文件统计工具，统计行数、字符数等信息
- **list_files**: 文件列表工具，列出目录下的文件并可按扩展名过滤

### 📄 资源 (Resources)
- **project://info**: 获取当前项目的基本信息

### 💡 提示词 (Prompts)
- **code_review_prompt**: 生成代码审查提示词

## 安装与运行

### 环境要求
- Python >= 3.13
- mcp[cli] >= 1.13.0

### 安装依赖
```bash
pip install mcp[cli]
```

### 运行服务器
```bash
python main.py
```

## 使用示例

### 格式化 JSON
```python
# 输入混乱的 JSON
format_json('{"name":"张三","age":25}')
# 输出格式化的 JSON
```

### 统计文件信息
```python
count_lines("main.py")
# 返回文件的行数、字符数等统计信息
```

### 列出文件
```python
list_files(".", ".py")
# 列出当前目录下所有 Python 文件
```

## 比赛信息

本项目参加**蓝耘元生代MCP广场：开启服务调用新旅程**比赛
- 分类：开发者工具
- 特点：简单实用，本地 stdio 运行
- 目标：为开发者提供便捷的日常开发工具

## 技术架构

- 基于 FastMCP 框架
- 使用 stdio 传输协议
- 支持工具、资源和提示词三种功能类型
- 轻量级设计，易于部署和使用

## 许可证

MIT License
qinghe-py-autoprocess 0.0.3
提取视频音轨并处理倍速进行输出
Requires Python: >=3.8

# qinghe_py_autoprocess

视频音轨提取与变速处理工具

## 安装

```bash
pip install .
```

## 使用

```bash
slowdown input.mp4 -o output.wav -s 0.8
```

## 参数说明
- `input`: 输入视频文件路径
- `-o/--output`: 输出音频文件路径 (默认: output_slow1.wav)
- `-s/--speed`: 变速系数 (默认: 0.95)

## tips
- `import ffmpeg`: 依赖ffmpeg模块