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TanStack/ai
GitHub审计TanStack AI适配器与上游文档的功能差异及模型列表，生成维护报告。
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npx skills add TanStack/ai --all -g -y
Skills in Collection (31)
审计TanStack AI适配器与上游文档的功能差异及模型列表，生成维护报告。
/gap-analysis <provider>
/gap-analysis --all
npx skills add TanStack/ai --skill gap-analysis -g -y
提供在沙箱环境中安全执行LLM生成TypeScript代码的能力，支持Node、QuickJS等多种隔离驱动及持久化技能库，集成于聊天体验中供AI调用。
需要安全执行AI生成的代码片段
构建具备代码运行能力的AI助手工具
npx skills add TanStack/ai --skill ai-code-mode -g -y
提供连接外部MCP服务器的客户端能力，支持在Agent聊天循环中调用工具、读取资源及生成TypeScript类型。适用于服务端通过HTTP/SSE/stdio协议与MCP服务器交互的场景。
需要集成第三方MCP服务器提供的工具
希望在Agent聊天循环中调用外部MCP工具
需要从MCP服务器读取资源或提示词
需要为外部MCP服务器生成TypeScript类型
npx skills add TanStack/ai --skill ai-mcp -g -y
集成Hindsight托管记忆适配器，为LLM提供按会话分桶的长期记忆能力。通过recall/retain/reflect工具实现上下文感知，支持用户标识、召回预算及回调配置，增强模型记忆管理。
需要为AI应用添加长期记忆功能
配置LLM上下文持久化与检索
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-hindsight -g -y
提供基于Honcho的托管记忆适配器，支持会话消息保存与综合回忆。用于配置AI代理的记忆中间件，实现用户表示的合成对话式检索，无需离散片段存储。
需要为AI应用添加长期记忆功能
集成@tanstack/ai-memory适配器
配置Honcho作为记忆后端
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-honcho -g -y
提供TanStack AI内存适配器配置指南，适用于本地开发、测试及单进程演示。说明setup流程、参数选项（如embedder、extract）及使用限制，明确不适用于多进程或需持久化的生产环境。
需要为AI应用配置临时内存存储
进行本地开发或单元测试时的记忆功能设置
询问为何不使用持久化存储
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-in-memory -g -y
提供基于mem0服务器的AI记忆适配器，支持对话记忆的保存与召回。通过HTTP通信，无需额外SDK依赖，适用于集成外部记忆服务的Agent场景。
需要为AI应用添加长期或短期记忆功能
配置TanStack AI的memoryMiddleware并指定mem0作为后端存储
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-mem0 -g -y
提供基于Redis的生产级记忆适配器，支持ioredis和node-redis客户端集成。涵盖存储模型、客户端排名逻辑及故障排查指南，适用于AI应用中的持久化记忆功能实现。
需要为AI应用配置Redis记忆存储
集成@tanstack/ai-memory/redis模块
解决Redis记忆适配器的客户端设置问题
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-redis -g -y
用于在TanStack AI chat调用中集成服务端记忆中间件，支持跨会话上下文持久化。涵盖适配器选择、作用域安全配置及生命周期管理。
需要为AI对话添加跨会话的记忆功能
集成@tanstack/ai-memory中间件
配置记忆适配器如Redis或mem0
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory -g -y
为Cloudflare Worker实现TanStack AI聊天持久化，生成包含D1数据库操作和Durable Object锁机制的chat-persistence.ts文件，支持Drizzle或原生D1绑定及迁移管理。
需要在Cloudflare Worker中集成AI聊天持久化功能
配置D1数据库绑定与Durable Object锁存储
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-cloudflare-adapter -g -y
为Cloudflare Worker实现TanStack AI生成的媒体持久化，通过R2存储字节、D1/KV存元数据，提供BlobStore和ArtifactStore的工厂函数及GET路由。
需要为AI生成内容（图像/音频/视频）添加持久化存储
在Cloudflare Workers中集成R2和D1作为后端
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-cloudflare-artifact-store -g -y
为缺乏专用适配器的数据库（如Postgres、MongoDB等）构建TanStack AI聊天持久化适配器，生成单一文件并处理DDL迁移。
需要为自定义数据库实现AI聊天持久化
现有ORM/驱动无现成适配方案
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-custom-adapter -g -y
为已使用 Drizzle ORM 的应用集成 TanStack AI 聊天持久化。自动识别数据库方言和配置，向现有 schema 追加四个表并生成迁移文件，编写 chat-persistence.ts 适配代码，实现会话存储功能。
应用需要为 TanStack AI 添加聊天持久化功能
已有 Drizzle ORM 项目需集成 AI 存储层
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-drizzle-adapter -g -y
为已有 Prisma 的应用集成 TanStack AI 聊天持久化，生成单文件适配器并添加四个数据模型至现有 schema，确保与现有客户端兼容及幂等性。
需要为使用 Prisma 的应用添加 AI 聊天记录持久化功能
需要将 TanStack AI 存储适配到现有的 Prisma 数据库结构
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-prisma-adapter -g -y
提供服务端聊天状态持久化中间件，支持多设备同步、历史重建及中断恢复。用于服务器端管理对话历史与运行生命周期，确保数据持久性。
需要服务端持久化聊天记录
实现多设备会话同步
处理AI工具调用中断与恢复
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/server -g -y
提供 TanStack AI 聊天与生成状态持久化方案，区分交付耐久性与状态存储。通过定义 Store 接口契约和中间件，支持客户端与服务端数据在重载、多设备等场景下的恢复，适配多种数据库后端。
需要保存 AI 对话历史以便刷新后恢复
实现多设备间 AI 会话同步
为 AI 应用添加服务端或客户端持久化层
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence -g -y
提供TanStack AI持久化层的接口契约与实现指南，涵盖消息、运行状态及中断存储，指导开发者基于任意数据库构建适配器。
需要为AI应用实现自定义数据持久层
集成第三方数据库以保存对话历史或运行状态
开发符合TanStack AI规范的存储适配器
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/stores -g -y
提供 AG-UI 服务端流式协议实现，支持 SSE 和 NDJSON 格式。涵盖事件类型定义、请求参数校验、工具合并及安全规范，用于后端服务向客户端推送结构化 AI 交互流。
需要实现 AI Agent 的 SSE 或 NDJSON 流式响应
处理 AG-UI 协议的 RunAgentInput 解析与验证
构建服务端 AI 聊天接口并集成外部模型适配器
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/ag-ui-protocol -g -y
提供基于TanStack AI的端到端聊天实现技能，涵盖服务端SSE流式接口与客户端useChat Hook集成，支持多模态消息渲染、连接适配及流式状态管理。
需要实现AI聊天功能
集成TanStack AI SDK
处理SSE流式响应
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/chat-experience -g -y
指导如何将 TanStack AI 的 useChat 连接至自定义后端，支持 SSE 和 NDJSON 协议，实现动态认证、自定义 URL 及请求选项配置。
需要集成非默认 AI 后端
配置 SSE 或 HTTP 流式传输
处理自定义认证头
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/custom-backend-integration -g -y
提供TanStack AI活动的可插拔调试日志功能，支持按类别开关及接入自定义日志库。
需要开启或关闭AI活动调试日志
需要将日志输出到pino或winston等自定义记录器
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/debug-logging -g -y
提供 TanStack AI 多实例协调的锁机制，支持进程内内存锁及分布式锁扩展，用于关键区域的互斥访问与租约管理。
需要多实例或多工作线程间的互斥同步
实现分布式锁或租约恢复逻辑
配置 ChatMiddleware 以处理并发竞争
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/locks -g -y
提供AI聊天生命周期中间件钩子，用于在配置、开始、分块、工具调用前后等阶段执行自定义逻辑，支持分析、日志、追踪及工具缓存等功能。
需要拦截或监控AI聊天流程事件
实现聊天分析的埋点需求
需要在工具调用前后插入自定义逻辑
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/middleware -g -y
TanStack AI核心技能入口，提供类型安全且与提供商无关的AI SDK开发指南。涵盖聊天体验、工具调用、媒体生成、结构化输出、适配器配置及中间件等子技能，指导开发者正确集成和使用各类AI功能。
需要构建基于TanStack AI的聊天界面
配置AI模型提供商适配器
实现工具调用或媒体生成功能
处理AI对话的状态持久化
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core -g -y
提供基于 Zod 的异构工具系统实现方案，涵盖服务端与客户端工具定义、注册及调用流程。支持工具审批、中断处理及 UI 组件渲染，用于构建 AI Agent 的工具交互能力。
需要为 AI 模型添加自定义工具函数
实现前后端共享的工具定义与调用逻辑
配置 AI 对话中的工具执行与结果展示
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/tool-calling -g -y
并行获取并分析仓库中所有开放的GitHub Issues、PR和Discussion，生成优先级排序报告，指导维护者优先处理哪些内容。
triage open issues/PRs
prioritize the backlog
what should I review first
npx skills add TanStack/ai --skill triage-github -g -y
提供AI Agent沙箱环境管理，支持隔离执行、声明式工作区配置（技能/插件/密钥）、生命周期管理及运行日志追踪。适用于需要安全隔离和标准化环境的Agent集成场景。
需要在隔离环境中运行AI Agent或CLI工具
配置沙箱内的依赖安装、脚本执行和权限策略
处理Agent运行的快照、恢复及持久化日志
npx skills add TanStack/ai --skill ai-sandbox -g -y
指导如何配置和选择AI模型适配器，涵盖OpenAI、Anthropic等多厂商集成。提供代码示例、API密钥管理及采样参数设置，支持自定义扩展与运行时切换，确保类型安全及最新模型推荐。
需要集成不同AI提供商的模型
配置LLM API密钥和环境变量
调整模型采样参数如温度或最大token数
实现自定义AI适配器
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/adapter-configuration -g -y
提供浏览器端聊天持久化方案，支持 localStorage、sessionStorage 和 IndexedDB。实现 SPA 重载恢复、中断续传及多设备同步，涵盖客户端与服务端两种权威模式，确保对话数据在刷新或重启后的完整性与一致性。
需要实现聊天界面数据持久化
处理单页应用刷新导致的状态丢失
实现跨标签页或跨设备的会话恢复
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/client-persistence -g -y
提供图像、音频、视频及语音生成的端到端实现方案，涵盖多模型适配器集成与SSE流式传输。包含服务端函数封装及React客户端Hooks，用于快速构建媒体生成应用。
需要生成图片、视频或音频
集成TTS或语音转文字功能
实现媒体内容的流式传输
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/media-generation -g -y
提供基于 Zod 等库的类型安全 JSON Schema LLM 响应能力。支持 chat() 和 useChat()，实现流式增量输出、多轮对话历史保留及自动类型推断，确保数据结构校验与开发体验。
需要 LLM 返回严格类型的结构化数据
使用 Zod/ArkType/Valibot 定义输出模式
构建流式表单或实时卡片 UI
实现多轮交互式结构化对话
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/structured-outputs -g -y
