准备环境：装好 Python 和 Ollama

在开始之前，你需要两个基础工具：Python（一种编程语言，用来写代码）和 Ollama（一个可以在本地运行 AI 模型的工具，不用联网）。

• 下载 Python：访问 python.org，点击“Download Python”按钮，安装时记得勾选“Add Python to PATH”。
• 验证安装：打开终端（Windows 是命令提示符，Mac/Linux 是终端），输入 python --version，看到版本号就对了。
• 安装 Ollama：访问 ollama.ai，下载对应系统的安装包，双击安装。装好后终端输入 ollama --version 检查。
• 拉取模型：终端执行 ollama pull llama3.2:1b，下载一个小型模型（约 1GB），等它完成。

安装 dspyer：一个帮你自动修正 AI 输出的工具

dspyer 是一个 Python 库，它能自动检查 AI 返回的数据格式，如果出错就重试，直到正确为止。这样你就不用自己写一堆纠错代码了。

1. 打开终端，输入 pip install dspyer，等待安装完成。
2. 如果速度慢，可以加国内镜像：pip install dspyer -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。
3. 安装成功后，输入 pip show dspyer 能看到版本信息（比如 0.3.5）。

跑通第一个示例：30 秒体验自动修正

这个示例不需要 API 密钥，完全离线运行。它会调用本地模型，并展示 dspyer 如何自动修复格式错误。

1. 在你的项目文件夹中新建一个文件，比如 test.py。
2. 复制以下代码：

   from dspyer import dspy_step
   from pydantic import BaseModel
   
   class Output(BaseModel):
       answer: str
       confidence: float
   
   @dspy_step(output_model=Output, retries=3)
   def my_step(context: str) -> Output:
       return context
   
   result = my_step("What is 2+2?")
   print(result)

3. 在终端运行：python test.py。你会看到模型返回结果，如果格式不对，dspyer 会自动重试。
4. 如果报错“ModuleNotFoundError: No module named 'dspyer'”，说明没安装成功，重新执行安装步骤。

下一步可以做什么

你已经跑通了第一个带自动修正的 AI 程序！接下来可以：

• 尝试修改 Output 中的字段，让模型返回不同格式的数据。
• 学习 DSPy（一个自动优化提示词的工具），把 dspyer 和它结合，让提示词自动调优。
• 查看 dspyer 的官方文档（github.com/theramkm/dspyer），里面有更多示例。