UltraFlow 0.2.0

A comprehensive toolkit for streamlined development, testing, and deployment of prompt.

UltraFlow

一站式的大语言模型提示词工程工具包

简单 · 强大 · 开源

快速开始 · 文档 · 示例 · 反馈

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✨ 特性

• 🎯 简单易用 - 三个命令完成从配置到运行
• 🚀 批量处理 - 内置多线程支持，高效处理大规模数据
• 📝 版本控制 - 纯文本 Prompty 格式，完美支持 Git
• 🔧 灵活集成 - 命令行工具 + Python API 双接口
• 🔍 完整追踪 - 记录每次 API 调用的完整信息
• 🛡️ 智能修复 - 自动修复格式错误的 JSON 输出

📸 使用截图

🚀 快速开始

安装

pip install -U UltraFlow

三步上手

# 1. 初始化项目
uf init

# 2. 创建流程模板
uf new hello_world

# 3. 运行流程
uf run hello_world

就这么简单！

Python API

from ultraflow import Prompty

# 加载并执行
flow = Prompty.load('hello_world.prompty')
result = flow(text='你好，世界！')
print(result)

📚 文档

完整文档请访问：https://enthusa.github.io/UltraFlow/

• 快速开始 - 10 分钟上手指南
• API 参考 - 完整 API 文档
• Prompty 格式 - 文件格式说明
• 实用示例 - 13 个实战示例
• 常见问题 - 问题解答

💡 使用场景

• 📝 提示词工程 - 设计、测试、优化 LLM 提示词
• 🔄 批量处理 - 翻译、摘要、分类等批量任务
• 🧪 实验迭代 - 快速测试不同的提示词变体
• 🤖 AI 应用开发 - 将 LLM 集成到应用中
• 📊 数据标注 - 使用 LLM 进行数据处理

🤝 参与贡献

我们欢迎所有形式的贡献！

• 🐛 报告 Bug
• 💡 提出建议
• 📝 改进文档
• 🔧 提交代码

查看 贡献指南 了解更多。

📊 项目状态

• ✅ 核心功能已实现
• ✅ 单元测试覆盖
• ✅ 完整文档
• ⏳ Web UI（开发中）
• ⏳ API 服务（计划中）

📄 许可证

本项目采用 MIT License。

🙏 致谢

• 基于 PromptFlow 开发
• 使用 json-repair 修复 JSON
• 文档由 MkDocs 生成

⭐ Star History

如果这个项目对你有帮助，请给我们一个 Star！

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