candy-ai 20.0.0

candy-ai v20 — 120 personnalités, ImageGen, Smart, Monitor, Multi-agents, CLI avancé.

🍬 candy-ai v20 BETA

⚠️ Version bêta — Moteur Cedric8-Thinking

Framework IA Python professionnel

pip install candy-ai==20.0.0b1

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Quick Start

from candy import Coding

response = Coding.ask("Write a binary search in Python")
print(response)

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🆕 Nouveautés v20

⚡ Async natif

import asyncio
from candy import Coding

# ask async
result = asyncio.run(Coding.ask_async("Write a bubble sort"))

# streaming async
async def main():
    async for token in Coding.stream_async("Explain recursion"):
        print(token, end="", flush=True)

asyncio.run(main())

# batch async — toutes les requêtes en parallèle
results = asyncio.run(Coding.batch_async(["sort", "reverse", "binary search"]))

🔀 Mix — Fusion de personnalités

from candy import Mix, Coding, Security, Reviewer

# Une seule requête avec l'expertise combinée
result = Mix(Coding, Security).ask("Écris un serveur HTTP sécurisé en Python")
print(result)

# Avec profil personnalisé
result = Mix(Coding, Security).use("A").ask("...")

# Async
result = asyncio.run(Mix(Coding, Security).ask_async("..."))

⛓️ Chain — Pipeline séquentiel

from candy import Chain, Coding, Reviewer, Debugger

# Chaque étape reçoit le résultat de la précédente
result = Chain([Coding, Reviewer, Debugger]).run("Écris une API REST")
print(result["final"])
print(result["steps"])   # résultats intermédiaires

# Async
result = asyncio.run(Chain([Coding, Reviewer]).run_async("..."))

🔁 Retry automatique + Cache offline

from candy import Coding

# Retry auto avec backoff exponentiel (1.5s → 3s → 6s)
# configuré via profil (max_retries)

# Cache : si l'API est down, répond depuis le cache
result = Coding.ask("Explain decorators", use_cache=True)

💬 Conversation améliorée

from candy import Conversation, Coding

chat = Conversation(Coding, profile="A", auto_compress=True)
print(chat.say("Explique les décorateurs Python"))
print(chat.say("Donne un exemple avec une classe"))

print(chat.title)               # titre auto-généré
chat.show_history()
chat.export_md("conversation.md")           # export Markdown
chat.save("chat.json")
chat.save("chat.json", append=True)         # fusion sans écraser
chat.load("chat.json")

🎨 ImageGen amélioré

from candy import ImageGen

# Édition / inpainting (v20)
ImageGen.edit(
    "photo.jpg",
    mask="mask.png",
    prompt="remplace le fond par un coucher de soleil",
    save="edited.png"
)

# Upscale x2 ou x4 (v20)
ImageGen.upscale("small.png", scale=4, save="big.png")

# Création standard
ImageGen.create("un chat astronaute", style="photorealistic", save="chat.png")
ImageGen.variation("original.png", strength=0.6, save="variation.png")
desc = ImageGen.describe("photo.jpg", lang="FR")
images = ImageGen.batch(["forêt", "ville", "portrait"], save_dir="./output/")

🩺 CLI amélioré

candy --doctor    # diagnostic complet : connexion, quota, cache
candy --update    # met à jour candy-ai automatiquement
candy --status    # statut API
candy --ask "mon prompt" --stream
candy --score "mon prompt"
candy --fix "mon prompt"
candy --version

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Streaming

from candy import Writing

for token in Writing.stream("Write a short story about a lighthouse keeper"):
    print(token, end="", flush=True)

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Context support

from candy import Analytic

data = """
Month,Revenue
Jan,12000
Feb,15400
"""
response = Analytic.ask("What trend do you see?", context=data)

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Check your quota

from candy import Math
print(Math.quota())
# {'ip': '...', 'quota_used_today': 12, 'quota_limit': 500, 'quota_remaining': 488}

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Available personalities (120)

50 originales + 40 v13 + 30 v17 = 120 personnalités. Voir la liste complète sur client.hubworld.net.

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Powered by Cedric8-Thinking

candy connecte au moteur Cedric8-Thinking. Usage soumis à un quota journalier (500 requêtes/jour par défaut).

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License

MIT