Claude-Code-OpenAI將Anthropic的Claude API轉換為Python應用程式中的即插即用替代OpenAI模型。在安裝pip並配置你的OPENAI_API_KEY和CLAUDE_API_KEY環境變量後，你可以使用熟悉的方法，如openai.ChatCompletion.create()、openai.Completion.create()或openai.Embedding.create()，並使用Claude模型名稱（例如claude-2、claude-1.3）。該庫攔截調用，將其路由到相應的Claude端點，並標準化響應以匹配OpenAI的數據結構。它支持實時流式、豐富的參數映射、錯誤處理和提示模板。這允許團隊在不重構代碼的情況下，實驗Claude與GPT模型，並用於聊天機器人、內容生成、語義搜索和混合LLM工作流程的快速原型設計。

數據正規化器是一個旨在處理數據正規化複雜性的AI驅動解決方案。該工具清理和標準化來自Excel、Python、R和SQL的各種來源的數據，解決拼寫錯誤、簡稱和不一致拼寫等問題。這確保您的數據準確、一致，並準備好進行分析，從而提高從數據集中提取見解的可靠性。

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent旨在結合網頁擷取技巧與大型語言模型功能，自動化端到端的研究流程。使用者定義目標領域、網址模式或搜尋查詢，並利用BeautifulSoup等庫設定解析規則。該架構控制HTTP請求以擷取原始文本、表格或元資料，再將內容傳入LLM進行摘要、主題分類、問答或資料正規化。支援用LLM結果引導後續的爬取任務，進行深度資訊挖掘。內建快取、錯誤處理、可配置的prompt範本，提升整理完整資訊的效率，非常適合學術文獻回顧、競爭情報與市場研究自動化。

Allotropy為實驗室提供統一的數據管理框架，集中不同的數據來源並標準化實驗參數。通過利用靈活的數據格式，它使科學家和研究人員能夠最小化人為錯誤，最大限度地提高數據的可靠性。Allotropy專注於整合各種實驗室技術，確保所有相關信息都易於訪問和管理，最終促進更好的決策過程。