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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1535
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 已安装 Python（README 标注支持多版本，具体见 PyPI 页面）
- 已安装 uv 包管理工具（README 的安装命令基于 uv）
- 调用云端大模型所需的该厂商 API Key
安装与启动步骤
-
1安装 Mirascope
README 指定的安装命令，[all] 表示安装全部可选依赖，请在项目目录下执行。
uv add "mirascope[all]" -
2配置 API Key
调用云端 LLM 前需准备对应厂商的 API Key，并按厂商约定写入环境变量后再运行代码。
-
3编写调用代码
使用 @llm.call 装饰器声明模型，函数返回值即 Prompt，调用后通过 text() 取文本结果。
from mirascope import llm @llm.call("anthropic/claude-sonnet-4-5") def recommend_book(genre: str): return f"Recommend a {genre} book." response = recommend_book("fantasy") print(response.text()) -
4运行脚本
将上一步代码保存为 .py 文件后执行，文件名可自定义，注意与保存路径一致。
python main.py
如何确认成功
终端打印出模型返回的书籍推荐文本（response.text() 的内容），即表示调用成功。
常见问题
Q：没有安装 uv 怎么办？
A：README 的安装命令基于 uv，请先按 uv 官方文档（docs.astral.sh/uv）安装 uv，再执行 uv add "mirascope[all]"。
Q：运行时报认证或 API Key 相关错误？
A：说明对应厂商的 API Key 未正确配置。请确认已申请 Key，并按该厂商要求写入环境变量，然后重新运行脚本。
Q：怎么换成别的模型？
A：修改 @llm.call 装饰器中的模型字符串即可，格式为「厂商/模型名」，例如 README 中的 anthropic/claude-sonnet-4-5。
Q：structured output 怎么用？
A：README 示例显示结合 Pydantic 的 BaseModel 使用。完整用法请查看官网 mirascope.com 的文档。
注意事项
- README 仅给出 uv 安装方式（uv add "mirascope[all]"），未提供 pip 安装命令。
- README 未列出具体的环境变量名、端口或配置项，API Key 相关设置请以各模型厂商文档为准。
- Mirascope 定位为轻量「反框架」，强调用原生 Python 与类型提示直接调用 LLM，替换或调试成本较低。
- README 节选中结构化输出示例代码被截断，完整示例请参考官网文档。
核心亮点
- 轻量透明：无黑盒抽象，代码逻辑完全可见，易于调试和定制
- 类型安全：基于 Pydantic 强制结构化输出，减少解析错误
- 多模型支持：统一接口对接 OpenAI、Anthropic 等主流 LLM，切换成本低
不足之处
- 生态尚小：社区和第三方集成不如 LangChain 丰富
- 文档/社区待观察：项目处于成长阶段，教程和案例相对有限
适用场景
- 需要精细控制 LLM 调用逻辑的生产级应用开发
- 构建自定义工具链或 Agent，避免被框架限制
- 对输出格式有严格要求的结构化数据提取任务
替代项目
LangChain、LlamaIndex、Instructor
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