Tejas-TA/predikit：README 来源编辑指南

Tejas-TA/predikit 的 README 将项目描述为"The missing bridge between your ML models and your AI agents."。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"README"下的说明是：Wrap any trained scikit-learn or XGBoost model as an LLM-callable tool , auto-generated JSON schemas, typed I/O, zero boilerplate.。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。

从 README 的"Shipped"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：[x] Confidence routing , warn / raise / fallback。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：[x] Multi-model ModelEnsemble , collect / mean / vote / weighted variants。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。

README 把工作方式分散写在"Why predikit?"等段落中。可确认的线索包括：| | Without predikit | With predikit | |--|------------------|---------------| | Schema | Hand-write JSON Schema for every model | Auto-generated from your Pydantic BaseModel | | Type safety | Manual casting, silent failures | Pydantic v2。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。

第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： pip install predikit # Optional extras pip install predikit[xgboost] # XGBoost support pip install predikit[langchain] # LangChain StructuredTool export pip install predikit[mlflow] # MLflow Model Registry loader pip install predikit[snowflake] # Snowflake Model Registry loader 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"Why predikit?"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。

日常使用的细节取决于项目实际文档。README 的"Works with"段落提到：predikit is designed to plug into the tools your team already uses:。对于配置文件、环境变量、权限和数据目录，当前稿只记录来源明确的部分；未写明的默认值必须在测试环境中验证，并保留可回滚的配置副本。 同一部分还提到：[ ] HuggingFace / PyTorch / TensorFlow model support。