Compétences python-sdk
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python-sdk

Risque faible 🔑 Variables d’environnement🌐 Accès réseau

使用 inference.sh 建構 AI 驅動的 Python 應用程式

Également disponible depuis: inference-sh-9

透過統一的 SDK 將 150+ 個 AI 模型整合到您的 Python 應用程式中。使用同步、非同步和串流支援功能來建構代理程式、執行推理並自動化工作流程。

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 Bronze
1

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2

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3

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Utilisation de "python-sdk". 為無線鍵盤生成 50 字限制的產品描述

Résultat attendu:

專業級無線鍵盤，採用超低延遲技術、6 個月電池壽命和人體工學設計。配備靜音機械軸、多裝置配對和可程式化按鍵。相容於 Windows、Mac 和 Linux 系統。

Utilisation de "python-sdk". 從以下內容提取關鍵實體：Apple 宣布 Q4 營收為 $89.5B，年增 8%，iPhone 銷售達到 $43.8B

Résultat attendu:

  • 公司：Apple
  • 指標：Q4 營收
  • 數值：$89.5B
  • 成長：8% 年增率
  • 產品：iPhone
  • iPhone 營收：$43.8B

Audit de sécurité

Risque faible
v1 • 3/21/2026

Static analysis flagged 357 patterns across 7 documentation files (2396 lines). All findings are FALSE POSITIVE - they exist in Markdown documentation files containing code examples, not executable source code. The skill provides SDK usage examples showing standard patterns like API key configuration, async operations, and file handling. No actual security vulnerabilities detected. Minor risk from env_access (API key usage) and network (HTTP calls to inference.sh) which are expected SDK behaviors.

7
Fichiers analysés
2,396
Lignes analysées
4
résultats
1
Total des audits
Problèmes à risque faible (2)
SKILL.md:22
Environment Variable Access for API Keys
Documentation shows reading API keys from environment variables (INFERENCE_SH_API_KEY). This is standard and secure practice for SDK configuration, not a vulnerability.
SKILL.md:9-11
Network Calls to Inference Service
Documentation examples show HTTP requests to api.inference.sh. This is expected behavior for an inference SDK making API calls to its service.

Facteurs de risque

🔑 Variables d’environnement (3)
SKILL.md:22 SKILL.md:51 references/agent-patterns.md:12
🌐 Accès réseau (2)
SKILL.md:9-11 references/files.md:108
Audité par: claude

Score de qualité

45
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
41
Communauté
86
Sécurité
91
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

AI 驅動的應用程式後端

將 AI 功能整合到網頁應用程式中，用於內容生成、分析或聊天機器人功能，並具備可靠的非同步處理能力。

自動化資料處理管道

使用 AI 模型在批次或串流工作流程中處理文件、提取洞察或轉換資料。

研究和原型設計工具

實驗不同的 AI 模型、比較輸出，並在正式部署前對代理程式行為進行原型設計。

Essayez ces prompts

基本文字推理 
使用 Python SDK 傳送簡單的文字提示給 Claude 並列印回應。包含 API 失敗的適當錯誤處理。
非同步批次處理 
建立一個非同步函式，透過推理 API 並發處理文件清單。使用 asyncio.gather 處理多個請求並收集結果。
串流回應處理程式 
建構一個串流推理用戶端，在Tokenizer到達時產生們。使用即時進度顯示並優雅地處理串流中斷。
具有工具的自訂代理程式 
設計一個能夠根據使用者請求呼叫外部工具（計算機、搜尋、檔案讀取器）的代理程式。實作工具註冊表、安全地執行工具，並返回格式化結果。

Bonnes pratiques

  • 將 API 金鑰儲存在環境變數中，切勿放在原始碼或版本控制中
  • 為生產工作負載使用非同步方法以有效處理併發請求
  • 針對暫時性 API 失敗實作指數退避和重試邏輯
  • 在傳送給 AI 模型之前先驗證和清理使用者輸入
  • 對長時間執行的查詢使用串流以改善可感知的回應速度

Éviter

  • 將 API 憑證或權杖直接硬編碼在應用程式碼中
  • 在事件驅動或網頁伺服器環境中進行同步阻塞呼叫
  • 未經同意或匿名化處理即將敏感個人資料（PII）傳送給 AI 模型
  • 忽略 API 的速率限制標頭和 retry-after 回應

Foire aux questions

如何安裝 inference.sh Python SDK？
透過 pip 安裝：pip install inferencesh。然後透過設定 INFERENCE_SH_API_KEY 環境變數或將其傳遞給用戶端建構函式來設定您的 API 金鑰。
此 SDK 支援哪些 AI 模型？
此 SDK 可存取 150+ 個模型，包括 Claude 系列、GPT 模型、Llama、Mistral，以及用於視覺、音訊和程式碼生成的專業模型。請查看 inference.sh 模型註冊表以取得完整清單。
如何處理串流回應？
使用 stream() 方法而非 create()。這會返回一個非同步生成器，在Tokenizer到達時產生們。使用 'async for' 迭代以即時處理Tokenizer。
我可以使用此 SDK 進行批次處理嗎？
可以。使用非同步方法搭配 asyncio.gather() 以併發處理多個請求。對於大型批次，實作基於佇列的處理並進行速率限制，以避免觸及 API 限制。
如何為工具呼叫實作人工審核？
使用 require_approval=True 設定工具。SDK 將暫停執行並返回審核請求。您的應用程式可以提示使用者並透過工作階段 API 提交審核。
同步和非同步方法之間有什麼區別？
同步方法會阻塞直到完成，適用於指令碼和簡單用例。非同步方法使用 asyncio 進行非阻塞執行，建議用於網頁伺服器和併發工作負載。

Détails du développeur

Auteur

inferen-sh

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/inferen-sh/skills/tree/main/sdk/python-sdk/

Réf

main

Structure de fichiers

📁 references/

📄 agent-patterns.md

📄 async-patterns.md

📄 files.md

📄 sessions.md

📄 streaming.md

📄 tool-builder.md

📄 SKILL.md