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TanStack/ai
GitHub审计TanStack AI提供商适配器的功能对等性差距和模型列表过时情况，生成Markdown报告。支持按提供商、功能或全量扫描，不直接修改源码。
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Skills in Collection (31)
审计TanStack AI提供商适配器的功能对等性差距和模型列表过时情况，生成Markdown报告。支持按提供商、功能或全量扫描，不直接修改源码。
用户请求检查特定AI提供商的功能差异
需要对比适配器与上游文档的模型更新
npx skills add TanStack/ai --skill gap-analysis -g -y
提供LLM生成TypeScript代码的安全沙箱执行能力，支持多种隔离驱动、持久化代码片段库及信任策略，集成于聊天体验中。
需要安全执行AI生成的代码片段
构建基于聊天的代码演示或测试环境
npx skills add TanStack/ai --skill ai-code-mode -g -y
提供服务端 MCP 客户端能力，连接外部服务器执行工具、读取资源，支持 HTTP/SSE/stdio 传输及类型生成，集成至 TanStack AI 聊天循环。
需要调用第三方 MCP 服务器的工具
读取 MCP 服务器资源或提示词
为外部 MCP 服务器生成 TypeScript 类型
npx skills add TanStack/ai --skill ai-mcp -g -y
集成 TanStack AI Hindsight 记忆适配器，为模型提供长期记忆管理工具。支持按会话分桶存储，通过 recall/retain/reflect 工具让模型自主管理上下文，增强多轮对话的连贯性与信息保留能力。
需要为 AI Agent 添加长期记忆功能
配置 TanStack AI 记忆中间件
实现基于 Hindsight 的记忆持久化
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-hindsight -g -y
提供 Honcho 托管记忆适配器，支持 AI Agent 的会话记忆保存与基于辩证回答的记忆召回。用于集成 @tanstack/ai-memory/honcho，实现用户与助手的消息会话管理及上下文注入。
需要配置 AI 记忆中间件
使用 honcho 适配器进行会话记忆管理
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-honcho -g -y
提供 TanStack AI 内存适配器的使用指南，适用于本地开发、测试及单进程演示。说明配置选项如 topK、embedder，并强调不适用于生产环境或多进程场景。
需要本地或测试环境的临时记忆存储
询问 @tanstack/ai-memory/in-memory 的配置与限制
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，支持通过 HTTP 保存和检索对话上下文。无需额外 SDK 依赖，配置用户 ID、API Key 及搜索参数，实现多租户隔离与记忆提取排序。
需要为 AI 应用添加长期记忆功能
集成第三方记忆服务以持久化对话历史
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-mem0 -g -y
提供基于 Redis 的生产级 AI 记忆适配器，支持 ioredis 和 node-redis 客户端接入。涵盖存储模型、客户端排序逻辑及故障排查指南，适用于需要在 Node.js 环境中持久化和管理 AI 会话记忆的集成场景。
配置 AI 应用的记忆持久化功能
集成 Redis 作为 AI 上下文存储后端
解决 AI 记忆读写中的兼容性问题
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-redis -g -y
指导在 TanStack AI chat() 中集成服务器端记忆中间件，涵盖适配器选型、作用域安全及生命周期。
需要跨会话记忆功能
配置 AI 记忆中间件
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory -g -y
为 Cloudflare Worker 集成 TanStack AI 聊天持久化，生成包含 D1 数据库绑定和 Durable Object 锁的适配器文件，处理配置与迁移。
需要在 Cloudflare Worker 中实现聊天持久化
配置 D1 数据库绑定或 Durable Object
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-cloudflare-adapter -g -y
为Cloudflare Worker构建持久化存储，集成R2存媒体字节和D1/KV存元数据，实现TanStack AI生成的图像、音频等文件的存取与路由服务。
需要为AI生成内容提供云存储后端
配置Cloudflare R2和D1用于持久化
实现Worker中的文件上传下载路由
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）构建自定义TanStack AI聊天持久化适配器，复用现有客户端并生成DDL。
需要实现AI聊天记录的持久化存储
应用使用非标准ORM或原生数据库驱动
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-custom-adapter -g -y
为已有Drizzle ORM的App集成TanStack AI聊天持久化，生成单文件适配器并追加四张表到现有Schema，适配多数据库方言与命名规范。
需要为使用Drizzle的项目添加AI聊天历史存储功能
要求在不新建数据库实例前提下集成持久化层
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，生成适配文件并添加数据库模型。
应用需接入 AI 聊天持久化功能
需要基于现有 PrismaClient 实现聊天数据存储
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-prisma-adapter -g -y
提供服务器端聊天状态持久化中间件，支持多设备同步、断点恢复及工具审批。通过持久化消息、运行记录和中断状态，确保会话历史权威性与可靠性，适用于需要服务端拥有完整历史记录的场景。
需要实现服务器端聊天历史持久化
支持多设备会话同步与恢复
处理长时间运行的工具调用中断与审批
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/server -g -y
为 TanStack AI 提供聊天和生成的状态持久化能力，支持客户端存储与服务器中间件，实现会话跨重启、多设备同步及断点续传。
需要保存 AI 对话历史以便后续恢复
实现多设备间 AI 会话状态同步
确保服务器重启后 AI 任务或会话不丢失
集成自定义数据库以持久化 AI 生成内容
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence -g -y
提供 TanStack AI 持久化层的契约实现指南，涵盖消息、运行及中断存储的接口定义与核心不变量，指导开发者基于任意数据库构建适配器以支持服务端状态持久化。
需要为 AI 应用实现数据持久化
实现 MessageStore, RunStore 或 InterruptStore 接口
配置 TanStack AI 的 withPersistence
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/stores -g -y
实现服务端 AG-UI 流式协议，支持 SSE 和 NDJSON 格式。提供事件类型定义、请求参数校验、工具合并及消息去重逻辑，用于构建无需客户端包的 AI 后端服务。
需要实现 AI 模型流式响应接口
处理 AG-UI 协议的事件序列化与反序列化
配置服务端聊天适配器以支持 SSE
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/ag-ui-protocol -g -y
提供基于 TanStack AI 的端到端聊天实现方案，涵盖服务端 SSE 流式接口、客户端 useChat Hook 及消息渲染，支持多模态与思考过程展示。
需要实现聊天功能
集成 TanStack AI SDK
构建流式 SSE 响应
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/chat-experience -g -y
指导如何将 TanStack AI 的 useChat 接入非官方后端，支持自定义 SSE/NDJSON 流、动态认证及请求选项。
需要连接自定义 AI 后端服务
配置 SSE 或 HTTP 流式传输
实现自定义鉴权逻辑
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/custom-backend-integration -g -y
用于配置 TanStack AI 的可插拔调试日志功能，支持按类别开关日志、切换自定义 logger（如 pino/winston），适用于 chat、generateImage 等所有 AI 活动。
需要开启或关闭 AI 活动的调试日志
需要将日志输出重定向到自定义 logger
需要过滤特定类别的调试信息
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/debug-logging -g -y
提供多实例协调机制，通过 withLocks中间件实现跨工作区互斥锁。支持内存及分布式存储，处理租约与中止信号，解决并发竞争问题，独立于持久化状态存储。
需要多实例或跨工作区协调
防止并发写入冲突
实现关键区域互斥访问
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/locks -g -y
提供聊天生命周期中间件钩子，用于在配置、开始、分块、工具调用前后及结束等阶段执行逻辑。适用于分析追踪、日志记录、事件触发、工具缓存和链路追踪，通过中间件数组实现左到右执行。
需要添加聊天流程的分析或日志功能
需要在工具调用前后插入自定义逻辑
需要实现流式数据的拦截或转换
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、供应商无关的 AI SDK 开发指南。涵盖聊天 UI、工具调用、结构化输出、中间件及持久化等子技能路由，指导开发者正确使用 API 和框架包集成 AI 功能。
需要集成 TanStack AI SDK
构建基于 LLM 的应用程序
配置 AI 提供商适配器
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core -g -y
提供 TanStack AI 的异构工具调用系统，支持基于 Zod 的模式定义、服务端与客户端实现、流式处理及 UI 渲染。
需要定义和注册 AI 工具函数
实现前后端协同的工具调用逻辑
配置聊天界面中的工具交互
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/tool-calling -g -y
批量并行获取并分析仓库中所有开放的Issue、PR和Discussion，生成优先级排序报告，指导维护者优先处理关键项。
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（Git/技能/插件）、安全密钥管理及生命周期控制。用于在 Docker 或本地环境中为 Claude Code 等适配器运行 Agent。
需要为 AI 助手创建隔离运行环境
配置沙箱内的 Git 仓库和工作区设置
管理沙箱中的敏感凭证和 API Key
定义 Agent 的技能、插件和执行指令
npx skills add TanStack/ai --skill ai-sandbox -g -y
提供多LLM提供商（如OpenAI、Anthropic等）的适配器配置指南，涵盖模型选择、采样参数设置及自定义扩展方法。
需要集成不同大语言模型API
配置LLM提供商的认证与连接参数
调整LLM模型的采样选项
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/adapter-configuration -g -y
提供浏览器端聊天持久化能力，支持 localStorage/sessionStorage/indexedDB 适配器。实现 SPA 重载恢复、中断续传及多设备同步，涵盖客户端与服务器两种权威模式，确保对话数据在刷新或重启后不丢失。
需要实现聊天界面数据持久化
处理单页应用刷新后的状态恢复
配置客户端与服务端的消息存储策略
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、SSE流式传输及React Hooks封装。
需要生成图片、视频或音频内容
集成TTS或语音转文字功能
配置媒体生成的服务端与客户端架构
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，支持流式增量输出与多轮对话历史保持，自动处理提供商适配策略。
需要确保 LLM 返回数据符合特定类型结构
构建前端表单或卡片以实时展示模型流式生成的结构化字段
在 Node.js 中直接迭代解析 LLM 输出的结构化数据
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/structured-outputs -g -y
