litellm>=1.83.0    # zai provider(GLM)要 ≥1.83;PR #17307 merge 后才内置
pyyaml>=6.0
click>=8.1.0
rich>=13.7.0

# 文档生成 (run_python 在 ppt / proposal skill 里会用到)
python-pptx>=0.6.21
python-docx>=1.1.0
matplotlib>=3.8.0

# 素材摄取: PDF/DOCX/PPTX/XLSX/HTML/URL → Markdown (ppt 阶段零 + proposal 阶段零)
markitdown[pdf,docx,pptx,xlsx]>=0.0.1

# 联网搜索 / web fetch
httpx>=0.27.0
html2text>=2024.0

# §7 B 阶段: Storage 落 PG
sqlalchemy>=2.0.0
psycopg[binary]>=3.1.0
alembic>=1.13.0

# §7 Phase G / D: 纯 JSON API(FastAPI + 原生 SSE),前端由 platform 提供
fastapi>=0.111.0
uvicorn[standard]>=0.30.0
python-multipart>=0.0.9   # files upload multipart 解析
pyjwt>=2.8.0              # /v1/auth/login HS256 token mint/verify(§7 D' 过渡形态)
bcrypt>=4.1.0             # /v1/auth/login_password 密码哈希(users.password_hash)

# 科学计算 skill(2026-05-28 加)
# pymatgen skill: 无机材料计算(晶体结构/XRD/相图/Materials Project)
pymatgen>=2024.0
mp-api>=0.41.0
# stats_ml skill: 统计建模与 ML(sklearn 必装,statsmodels 必装,PyMC 可选)
scikit-learn>=1.4.0
statsmodels>=0.14.0
# pymc>=5.10.0           # 贝叶斯小样本估计,装包重(带 pytensor),按需打开
# arviz>=0.17.0          # PyMC 后验诊断,跟 pymc 一起开
# plot_pub skill: 出版级 matplotlib(中文字体 + viridis 配色),依赖 matplotlib 已在上面
