gradio-app/gradio：README 來源編輯指南

gradio-app/gradio 的 README 將專案描述為「Build and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「Gradio: Build Machine Learning Web Apps , in Python」下寫到：Gradio is an open-source Python package that allows you to quickly build a demo or web application for your machine learning model, API, or any arbitrary Python function.。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「Building Your First Demo」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：inputs: the Gradio component(s) to use for the input. The number of components should match the number of arguments in your function.。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：fn: the function to wrap a user interface (UI) around。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「Installation」等段落。可確認的線索包括：Prerequisite: Gradio requires Python 3.10 or higher.。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： pip install --upgrade gradio 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「Installation」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「Installation」段落提到：We recommend installing Gradio using pip, which is included by default in Python. Run this in your terminal or command prompt:。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：outputs: the Gradio component(s) to use for the output. The number of components should match the number of return values from your function.。

README 能確認的限制比宣傳頁更重要。現有來源沒有證明gradio-app/gradio具備固定相容矩陣、服務等級、效能基準或長期支援承諾。README 只明確寫到「> [!TIP] > It is best to install Gradio in a virtual environment. Detailed installation instructions for all common operating systems are provided here .」。這些未知項應列入選型紀錄，不要改成肯定句。