Trois ans à vos côtés.
candy v21 — notre version la plus ambitieuse.

# Stable
pip install candy-ai

# v21 BETA
pip install candy-ai==21.0.0b1

from candy import Coding
print(Coding.ask("Écris une fonction Python qui inverse une chaîne"))

from candy import Math, Writing, Medicine, Law, Finance

print(Math.ask("Quelle est la dérivée de x³ + 2x ?"))
print(Writing.ask("Écris un email pour décliner une réunion"))
print(Medicine.ask("Symptômes du diabète de type 2 ?"))
print(Finance.ask("Explique les intérêts composés"))

from candy import cfg, Coding

cfg.A.lang        = "FR"
cfg.A.style       = "detailed"
cfg.A.tone        = "encouraging"
cfg.A.expertise   = "beginner"
cfg.A.max_tokens  = 2000
cfg.A.temperature = 0.7
cfg.A.max_retries = 3

print(Coding.use("A").ask("Explique la récursivité"))

cfg.A = cfg.preset("coder")            # expert, markdown, 3000 tokens
cfg.B = cfg.preset("french_beginner")  # FR, détaillé, encourageant
cfg.C = cfg.preset("creative")         # casual, temp=1.1
cfg.D = cfg.preset("quick")            # concis, 120 tokens

from candy import Writing

Writing.stream_print("Raconte une histoire courte")

for token in Writing.stream("Raconte une histoire courte"):
    print(token, end="", flush=True)

from candy import cfg, Summarizer

cfg.A.lang = "FR" ; cfg.A.max_tokens = 300
textes = ["Article 1…", "Article 2…", "Article 3…"]

resumes = Summarizer.use("A").batch([f"Résume :\n{t}" for t in textes])
for r in resumes: print(r)

from candy import cfg, Tutor

cfg.s.lang = "FR" ; cfg.s.tone = "encouraging"
session = Tutor.chat(profile="s")

print(session.say("Je veux apprendre Python. Par où commencer ?"))
print(session.say("Et les listes ?"))

session.save("session.json")
session.show_history()
session.clear()

from flask import Flask, request, jsonify
from candy import cfg, Full

app = Flask(__name__) ; cfg.web.lang = "FR"

@app.route("/ask", methods=["POST"])
def ask():
    q = request.get_json().get("question", "")
    return jsonify({"answer": Full.use("web").ask(q)})

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from candy import Full

app = FastAPI()

class Query(BaseModel):
    question: str

@app.post("/ask")
async def ask(q: Query):
    answer = await Full.ask_async(q.question)
    return {"answer": answer}

candy --ask "mon prompt"    # one-liner
candy --score "prompt"      # score qualité 0-100
candy --fix "prompt"        # auto-optimise
candy --status              # statut API
candy helper                # fenêtre Helper graphique
candy -- script.cdy         # exécuter un fichier .cdy

from candy import Helper

Helper.list()
Helper.run("chatbot", lang="FR", module="Full")
Helper.run("traduction", texte="Bonjour", langues=["ES","DE","JA"])

from candy import Candy

print(Candy.ask("Explique les décorateurs Python"))  # → Coding
print(Candy.ask("Recette de tiramisu", lang="FR"))   # → Cooking

score = Candy.score("fais un truc")
print(score["score"], score["grade"])              # → 20  F

print(Candy.fix("fais un truc en python"))

from candy import Agent, Coding, Debugger, Reviewer

result = Agent.run(
    modules=[Coding, Debugger, Reviewer],
    task="Écris un client REST Python",
    verbose=True
)
print(result["final"])

from candy import Memory

mem = Memory("mon_projet")
mem.add("user", "Bonjour !")
mem.save()
mem.save_version("avant-refactor")
print(Memory("mon_projet").as_context(last_n=5))

from candy import Cooking, Analytic, ask_validated, ask_json

page = ask_validated(Cooking, "default",
    prompt="Recette. Format:\n- Plat:\n- Ingrédients:\n- Étapes:",
    required_fields=["- Plat:", "- Ingrédients:", "- Étapes:"])

result = ask_json(Analytic, "default",
    prompt='JSON: {"ton": "", "score": 0}\nTexte: Super !')
print(result["ton"], result["score"])

from candy import detect_lang, translate, summarize, sentiment, keywords
from candy import codegen, cached_ask, pipeline, full_report

print(detect_lang("Hello world"))       # → EN
print(translate("Hello", to="FR"))      # → Bonjour
s = sentiment("Ce produit est fantastique !")
print(s["label"], s["score"])          # → positive  0.95

from candy import ImageGen

ImageGen.create("un chat astronaute", save="chat.png")
ImageGen.create("robot steampunk", style="photorealistic", size="1024x1024")
ImageGen.variation("orig.png", strength=0.6, save="var.png")
desc = ImageGen.describe("photo.jpg", lang="FR")
print(ImageGen.styles())

import asyncio
from candy import Coding, Math, Writing

result = asyncio.run(Coding.ask_async("Write a bubble sort"))

async def stream_it():
    async for token in Writing.stream_async("Raconte une histoire"):
        print(token, end="", flush=True)

results = asyncio.run(Coding.batch_async(["sort", "reverse", "search"]))

async def multi():
    code, math, text = await asyncio.gather(
        Coding.ask_async("Write a REST client"),
        Math.ask_async("Solve: ∫x²sin(x)dx"),
        Writing.ask_async("Write a haiku about AI"),
    )

from candy import Mix, Chain, Coding, Security, Reviewer, Debugger

result = Mix(Coding, Security).ask("Écris un serveur HTTP sécurisé")
result = Mix(Coding, Security).use("A").ask("Audite ce code")

result = Chain([Coding, Reviewer, Debugger]).run("Écris une API REST")
print(result["final"])    # réponse finale
print(result["steps"])    # résultats intermédiaires

result = Chain([Coding, Reviewer], profile="A").run("...")

from candy import cfg, Coding

cfg.A.max_retries = 5  # 1.5s → 3s → 6s → 12s → 24s

result = Coding.use("A").ask("Explain decorators", use_cache=True)

from candy.client import _client
_client.clear_response_cache()

from candy import Conversation, Coding

chat = Conversation(Coding, profile="A", auto_compress=True)
print(chat.say("Explique les décorateurs Python"))
print(chat.title)                       # → "Décorateurs Python — exemples"
chat.export_md("conversation.md")
chat.save("chat.json", append=True)    # fusionne

from candy import ImageGen

ImageGen.edit("photo.jpg", mask="mask.png",
    prompt="remplace le fond par un coucher de soleil",
    save="editee.png")

ImageGen.upscale("small.png", scale=4, save="big.png")
ImageGen.upscale("photo.jpg", scale=2, save="hd.jpg")

candy --doctor
  [1/4] Version      candy-ai v21.0.0b1 · Cedric8-Thinking
  [2/4] Connexion    ● en ligne  (42 ms)
  [3/4] Quota        ████████░░░░  82/500  (418 restants)
  [4/4] Cache        12 fichiers  (38 Ko)

candy --update       # pip install --upgrade candy-ai

from candy import AutoMemory, Coding

AutoMemory.enable()

chat = Coding.chat()
chat.say("Je préfère toujours des réponses en français")
chat.say("Je travaille sur un projet FastAPI avec Python 3.12")

# La prochaine fois, candy s'en souvient automatiquement
chat2 = Coding.chat()
# → répond en FR, avec le contexte FastAPI/Python 3.12

print(AutoMemory.summary())
AutoMemory.remember("Mon stack : React + FastAPI + PostgreSQL")
AutoMemory.forget("FastAPI")   # oublier un fait précis
AutoMemory.forget()             # tout effacer
AutoMemory.disable()            # désactiver sans effacer

from candy import Compare, Coding, Security, Reviewer
import asyncio

result = Compare(Coding, Security, Reviewer).ask("Comment sécuriser une API REST ?")

result.show()                   # affichage formaté terminal
print(result["coding"])        # réponse de Coding
print(result["security"])      # réponse de Security
name, resp = result.best()      # la plus longue
md = result.to_markdown()       # export Markdown

# Async — toutes en parallèle
result = asyncio.run(Compare(Coding, Security).ask_async("..."))

# Avec profil
result = Compare(Coding, Security).use("A").ask("...")

from candy import Writing, Coding

# Génère et écrit directement sur disque, barre de progression incluse
Writing.stream_to_file(
    "roman.txt",
    "Écris un roman de science-fiction de 5000 mots",
    show_progress=True
)
# → [candy] ✓ 24,831 chars → roman.txt  (18.3s)

Coding.stream_to_file("api.py", "Génère une API REST complète avec FastAPI")

# Append mode — ajoute à un fichier existant
Writing.stream_to_file("journal.txt", "Entrée du jour…", append=True)

# Avec profil personnalisé
Writing.use("A").stream_to_file("article.md", "Écris un article complet sur le RAG")

from candy import CandyLogger, Coding

CandyLogger.enable()                  # → ~/.candy/logs/candy.jsonl
CandyLogger.enable("mes_logs.jsonl")   # fichier custom

Coding.ask("Write a sort")             # loggué automatiquement
Coding.ask("Explain recursion")

CandyLogger.tail(n=10)               # 10 derniers appels
print(CandyLogger.stats())            # stats complètes
# → {"total_calls": 42, "avg_latency_ms": 312, "top_personality": "coding", …}

logs = CandyLogger.read(last_n=50, personality="coding")
CandyLogger.clear()
CandyLogger.disable()

from candy import ImageGen

# animate() — génère un GIF animé
ImageGen.animate("un chat qui saute sur la lune", frames=8, save="anim.gif")
ImageGen.animate("vague de l'océan", frames=16, style="watercolor", save="vague.gif")

# style_transfer() — applique le style d'une image sur une autre
ImageGen.style_transfer(
    "mon_portrait.jpg",       # image source (contenu)
    "van_gogh.jpg",            # image style
    strength=0.8,
    save="portrait_van_gogh.png"
)

# compare_styles() — génère la même image dans tous les styles
# → styles/default.png, styles/anime.png, styles/painting.png …
ImageGen.compare_styles("un château médiéval", save_dir="./styles/")

candy logs              # 10 derniers appels
candy logs --n 50       # 50 derniers appels
candy logs --stats      # statistiques complètes
candy logs --clear      # vider les logs

# Toutes les commandes CLI v21 :
candy --ask "prompt"     candy --score "prompt"
candy --fix "prompt"     candy --dry-run "prompt"
candy --status           candy --doctor
candy --update           candy --version
candy logs               candy helper
candy -- script.cdy