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TanStack/ai
GitHub审计 TanStack AI 提供商适配器的功能差异和过时模型列表，生成 Markdown 报告。通过解析参数、读取源码、抓取上游文档及 MCP 查询，对比适配器与官方支持情况，输出维护性审计报告。
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Skills in Collection (31)
审计 TanStack AI 提供商适配器的功能差异和过时模型列表，生成 Markdown 报告。通过解析参数、读取源码、抓取上游文档及 MCP 查询，对比适配器与官方支持情况，输出维护性审计报告。
需要检查特定 AI 提供商适配器的功能完整性
需要核对模型列表是否过时
需要评估适配器间的功能一致性
需要分析活动覆盖度差异
npx skills add TanStack/ai --skill gap-analysis -g -y
提供在沙箱环境中安全执行LLM生成的TypeScript代码的能力，支持多种隔离驱动及持久化技能库集成。
需要让AI在受限环境中运行生成的代码片段
构建具备代码执行能力的聊天机器人工具
npx skills add TanStack/ai --skill ai-code-mode -g -y
提供 TanStack AI 的 MCP 客户端功能，支持连接外部 MCP 服务器以调用工具、读取资源及生成 TypeScript 类型。
需要集成第三方 MCP 服务器的工具到 Agent 或聊天循环中
需要从 MCP 服务器读取资源或提示词
需要为外部 MCP 服务生成 TypeScript 类型
npx skills add TanStack/ai --skill ai-mcp -g -y
用于集成 TanStack AI Hindsight 记忆适配器，通过中间件为模型提供长期记忆管理工具（保留、回忆、反思），支持按会话分桶存储及配置召回预算。
需要为 AI Agent 添加长期记忆功能
集成 @tanstack/ai-memory/hindsight 适配器
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-hindsight -g -y
集成 Honcho 托管记忆适配器，通过会话消息交换实现基于用户表示的综合辩证回忆。支持配置用户、服务端点及 API 密钥，将召回结果注入系统提示，适用于构建具备长期上下文记忆的 AI 应用。
需要为 AI 应用添加持久化记忆功能
询问如何配置 Honcho 记忆适配器
涉及 @tanstack/ai-memory/honcho 的使用
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-honcho -g -y
指导在 TanStack AI Memory 中配置基于内存的适配器，适用于本地开发、测试及单进程演示场景。说明其零依赖特性、无持久化限制及容量上限，并提示生产环境应使用 Redis。
需要为 TanStack AI 应用配置临时记忆存储
在本地开发或单元测试环境中使用 In-Memory 适配器
询问为何生产环境不能使用内存记忆
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。用于配置用户 ID、API 密钥及搜索阈值，实现多租户隔离下的会话记忆持久化与召回。
需要为 AI 应用添加长期或短期记忆功能
集成外部 mem0 服务以存储对话历史
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-mem0 -g -y
提供基于 Redis 的 AI 记忆持久化适配器，支持 ioredis 和 node-redis，涵盖客户端设置、存储模型及排名限制。
配置 TanStack AI 的 Redis 记忆后端
排查记忆存储与读取问题
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-redis -g -y
指导在TanStack AI chat调用中集成服务端记忆中间件，涵盖适配器选型、作用域安全及生命周期管理。
需要跨会话持久化用户上下文
集成TanStack 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锁工厂的代码文件，处理配置、迁移及并发协调。
需要为Cloudflare Worker添加AI聊天数据持久化功能
配置Cloudflare D1数据库与Drizzle或原生查询的适配
实现跨隔离区的分布式锁机制
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-cloudflare-adapter -g -y
为 Cloudflare Worker 实现 TanStack AI 持久化中间件，提供基于 R2 的 BlobStore 和基于 D1/KV 的 ArtifactStore，用于存储生成的媒体文件及其元数据。
需要为 AI 生成内容（图片、音频等）添加持久化存储
在 Cloudflare Worker 中集成 TanStack AI 的 withGenerationPersistence
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-cloudflare-artifact-store -g -y
为无专用适配器的应用生成自定义 TanStack AI 聊天持久化代码，支持 Postgres、Kysely、SQLite 等数据库。
需要实现聊天持久化且使用非标准 ORM/驱动
构建自定义 ChatPersistence 适配器
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-custom-adapter -g -y
为已有 Drizzle ORM 的项目集成 TanStack AI 聊天持久化，生成适配文件及数据库表结构，支持 SQLite/Postgres/MySQL。
需要为基于 Drizzle 的应用添加 AI 聊天历史存储功能
需要将 TanStack AI 的内存后端迁移至关系型数据库
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，生成适配器文件并修改数据库 Schema。
需要为现有应用添加 AI 聊天持久化功能
集成 TanStack AI 与 Prisma
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、断点恢复及工具审批等耐久操作。通过后端存储消息和运行状态，实现权威历史记录管理。
需要服务端保存聊天历史
实现多设备聊天同步
处理长时间运行的AI任务中断与恢复
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/server -g -y
提供TanStack AI聊天与生成的状态持久化能力，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不同数据库间的持久存储及断点续传。
需要实现AI对话历史的多端同步或刷新恢复
需要集成自定义数据库以持久化AI生成任务状态
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence -g -y
提供TanStack AI持久化层的存储合约参考，指导开发者实现MessageStore等接口以适配任意数据库。
需要为AI应用实现自定义数据持久化存储
开发或集成TanStack AI的适配器
解决AI会话状态保存与加载问题
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实现服务端 AG-UI 流式协议，支持 SSE 和 NDJSON 格式。提供事件类型定义及转换工具，用于构建无需客户端包的 AI 后端服务，处理消息、工具调用及状态同步。
需要实现 AI Agent 的流式响应接口
将内部流数据转换为 SSE 或 NDJSON 格式
接收并解析 AG-UI 标准的 RunAgentInput
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/ag-ui-protocol -g -y
基于 TanStack AI 实现端到端聊天功能，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、思考过程展示及连接适配器，提供 React/Vue/Svelte 等框架的统一开发模式。
需要实现流式聊天界面
配置服务端 SSE 响应
集成 TanStack AI 聊天钩子
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/chat-experience -g -y
指导如何将 useChat 接入非 TanStack AI 的自定义后端，支持 SSE 和 HTTP Stream 协议，允许配置动态 URL、认证头及自定义 fetch 客户端。
需要连接自定义后端到 Chat UI
配置 SSE 或 NDJSON 流式响应
设置动态认证令牌或自定义请求选项
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/custom-backend-integration -g -y
提供 TanStack AI 活动的可插拔、按类别切换的调试日志功能，支持开启/关闭及自定义日志输出。
需要开启或关闭 AI 活动调试日志
需要筛选特定类别的日志输出
需要将日志接入 Pino 或 Winston 等自定义 logger
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/debug-logging -g -y
用于 TanStack AI 多实例协调的锁机制，提供跨工作区互斥能力。支持内存锁及自定义分布式实现，通过中间件集成，解决并发竞争问题，与持久化存储分离。
需要处理多实例或跨工作区的并发竞争问题
实现关键区域的互斥访问以保障数据一致性
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/locks -g -y
提供聊天生命周期中间件钩子，支持分析、日志、追踪及工具缓存。通过配置中间件数组实现事件监听与处理。
需要为AI聊天流程添加自定义日志或埋点
需要拦截或修改工具调用行为
需要实现流式响应的实时数据处理
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。涵盖聊天体验、工具调用、结构化输出、适配器配置及中间件等子技能，指导开发者正确使用SDK进行AI应用构建。
需要集成TanStack AI SDK
构建基于LLM的聊天界面
配置AI模型适配器
实现AI工具调用或结构化输出
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提供基于Zod的异构工具定义系统，支持服务端与客户端工具实现、Chat API集成及UI渲染。
需要为AI模型定义结构化输入输出参数
需要在服务端执行工具逻辑并返回结果
需要在React客户端直接调用或响应工具调用
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/tool-calling -g -y
并行批量获取并评估仓库中所有开放的 GitHub Issues、PRs 和 Discussions，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运行时的隔离沙箱能力，支持Docker/本地环境、声明式工作区配置、安全密钥管理及技能投影。用于在受限环境中安全执行Claude Code等适配器，保障资源隔离与状态持久化。
需要为AI代理创建隔离运行环境
配置沙箱中的Git仓库和依赖安装
管理沙箱内的敏感凭证
部署或调试基于沙箱的Agent集成
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提供多AI提供商（OpenAI、Anthropic等）的适配器配置指南，涵盖模型选择、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。
需要集成不同AI大模型服务
配置LLM API密钥和连接参数
调整模型推理选项如温度或Token限制
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/adapter-configuration -g -y
提供浏览器聊天状态持久化能力，支持 localStorage、sessionStorage 和 indexedDB 适配器。实现 SPA 刷新恢复、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，确保对话数据的耐久性与完整性。
需要实现单页应用刷新后聊天记录不丢失
需要支持用户中断后重新加入进行中的对话
需要配置聊天客户端的数据持久化策略
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AI媒体生成API到前端应用
处理AI生成的流式响应与状态管理
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/media-generation -g -y
提供基于 Zod 等 Schema 的类型安全 LLM JSON 输出功能，支持流式增量返回与多轮对话历史保持。
需要确保 LLM 响应符合特定 JSON 结构
实现带类型提示的 AI 表单或数据提取
构建流式结构化数据交互界面
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/structured-outputs -g -y
