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TanStack/ai
GitHub用于审计 TanStack AI 提供商适配器的功能差异和过时模型列表。通过解析参数指定范围，加载源码与上游文档进行对比，生成 Markdown 报告。支持单提供商、特定功能、模型更新及活动覆盖等维度，不直接修改源代码。
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Skills in Collection (31)
用于审计 TanStack AI 提供商适配器的功能差异和过时模型列表。通过解析参数指定范围，加载源码与上游文档进行对比，生成 Markdown 报告。支持单提供商、特定功能、模型更新及活动覆盖等维度，不直接修改源代码。
用户需要检查特定或所有 AI 提供商的功能完整性
用户希望发现适配器中的功能缺失或模型列表过时问题
维护者执行定期合规性或技术债务审计
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Node.js、QuickJS等隔离驱动，集成工具定义与系统提示，适用于聊天体验中的动态代码生成与运行场景。
需要LLM生成并执行TypeScript代码
在聊天界面中实现安全的沙箱代码执行环境
npx skills add TanStack/ai --skill ai-code-mode -g -y
用于在 TanStack AI 服务端连接外部 MCP 服务器，发现并运行其工具、读取资源与提示词。支持 HTTP/SSE/stdio 传输，提供 TypeScript 类型生成及生命周期管理，仅限服务端使用。
需要连接第三方 MCP 服务器以调用其工具
需要从 MCP 服务器读取资源或提示词到聊天上下文
需要为外部 MCP 服务器的工具签名生成 TypeScript 类型
npx skills add TanStack/ai --skill ai-mcp -g -y
用于集成 @tanstack/ai-memory/hindsight 的托管记忆适配器。它将记忆按会话分桶，通过 recall/recall/reflect 工具让模型自主管理长期记忆，支持配置用户ID、预算及回调。
需要为 AI 应用添加基于会话的长期记忆功能
希望模型能自主决定保存和检索对话历史
使用 TanStack AI Memory 框架并需后端托管记忆
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-hindsight -g -y
用于集成Honcho托管记忆适配器，通过对话式综合回答而非离散片段实现记忆召回。支持配置用户ID、服务器地址等参数，需安装可选的SDK依赖，适用于需要会话级记忆管理的AI应用。
需要基于用户会话的历史记忆进行上下文补充
使用@tanstack/ai-memory/honcho模块初始化记忆中间件
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-honcho -g -y
基于 Map 的零依赖内存适配器，适用于本地开发、测试及单进程演示。数据随进程重启丢失，不支持多进程或持久化场景。支持 topK、embedder 等配置，容量建议不超过十万条记录。
需要在本地开发环境进行快速原型验证
编写 Vitest 或 Playwright 单元测试
运行不需要持久化存储的单进程演示程序
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-in-memory -g -y
提供基于 mem0 服务器的托管记忆适配器，通过 HTTP 实现 recall/save。支持用户隔离、API 密钥认证及搜索调优，将上下文注入系统提示，无 SDK 依赖。
需要使用 @tanstack/ai-memory/mem0 集成外部 mem0 服务
需要配置基于 HTTP 的记忆持久化和检索功能
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-mem0 -g -y
为 @tanstack/ai-memory 提供基于 Redis 的生产级记忆适配器，支持 ioredis 和 node-redis。涵盖客户端设置、存储模型（含键结构）、客户端排序逻辑及性能限制（约1万条记录），并包含故障排除指南。
需要持久化 AI 记忆数据到 Redis
配置 @tanstack/ai-memory 的 Redis 适配器
解决 Redis 记忆适配器的连接或排序问题
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory-redis -g -y
用于在 TanStack AI chat() 中集成服务端记忆中间件。支持跨会话上下文持久化，涵盖 recall/save 适配器契约、基于可信会话的服务端作用域安全校验、生命周期管理及 inMemory/redis/mem0 等适配器选择与配置。
需要实现跨会话的用户记忆或上下文持久化
集成 TanStack AI 并需添加 memoryMiddleware
npx skills add TanStack/ai --skill tanstack-ai-memory -g -y
为 Cloudflare Worker 实现 TanStack AI 聊天持久化。通过工厂模式适配 D1 数据库（支持 Drizzle/原生）及 Durable Object 锁机制，处理绑定配置、迁移文件及跨隔离区互斥，确保与现有 Wrangler 工作流兼容。
需要在 Cloudflare Worker 中实现 AI 聊天消息持久化
需要为 Chat 功能添加基于 Durable Object 的分布式锁
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-cloudflare-adapter -g -y
为Cloudflare Worker提供基于R2和D1/KV的持久化字节存储方案，支持AI生成的媒体文件。实现BlobStore与ArtifactStore接口，封装生成中间件以持久化并检索图像、音频等数据，附带其他云存储适配示例。
需要在Cloudflare Worker中存储AI生成的媒体文件（图片、音频、视频）
配置TanStack AI的withGenerationPersistence中间件以使用R2和D1作为后端
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-cloudflare-artifact-store -g -y
为无专用适配器的数据库（如Postgres、MongoDB等）生成自定义聊天持久化适配器。复用现有客户端，实现四个核心存储接口及幂等性保障。若使用Drizzle、Prisma或Cloudflare D1，应路由至对应技能。
需要为不支持的数据库（如原生Postgres、Kysely、SQLite、MongoDB、Redis）实现TanStack AI聊天持久化
应用已存在数据库客户端，需编写chat-persistence.ts文件以集成四个存储层
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-custom-adapter -g -y
为已有 Drizzle ORM 的项目生成 TanStack AI 聊天持久化适配器。自动识别数据库方言、Schema 及 DB 句柄，向现有 Schema 追加四张表并生成迁移文件，确保与现有架构无缝集成，不创建新实例或配置文件。
需要为使用 Drizzle ORM 的应用添加 TanStack AI 聊天持久化功能
要求生成基于现有 Drizzle 配置的 chat-persistence.ts 适配器和迁移脚本
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence/build-drizzle-adapter -g -y
为已使用 Prisma 的应用集成 TanStack AI 聊天持久化。自动分析现有 schema 和客户端，在 src/lib/chat-persistence.ts 中构建适配器，并在 schema.prisma 中添加四个核心模型，确保兼容 Prisma 6/7 及命名规范。
应用已运行 Prisma 并需要 TanStack AI 聊天持久化功能
需要在现有 PrismaClient 基础上添加聊天相关数据模型
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，支持消息、运行状态及中断恢复。适用于需多设备同步或耐用性工具审批的场景，确保会话历史在服务器端权威存储与重建。
需要跨设备同步聊天历史
实现服务器端运行的持久化与中断恢复
构建具备耐用性工具审批机制的AI服务
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。区分投递耐久性与状态存储，通过接口契约支持自定义数据库（如 Postgres、SQLite），实现对话在重载、多设备或服务重启后的恢复，适用于需保留会话状态的场景。
需要保存或恢复聊天会话历史
应用重载后需恢复对话状态
实现跨设备同步聊天记录
处理生成任务（如图片/视频）的状态持久化与快照恢复
npx skills add TanStack/ai --skill ai-persistence -g -y
定义AI持久化存储契约，支持消息、运行记录、中断及元数据存储。提供形状选择与关键不变量说明，指导开发者实现自定义数据库适配器以替代内置后端。
需要为AI应用实现服务器端数据持久化
开发自定义数据库适配器或实现MessageStore/RunStore等接口
配置TanStack AI的持久化层
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、请求参数解析及工具合并逻辑，用于后端服务生成或处理 AG-UI 事件流。
需要实现服务端 AG-UI 流式响应
将异步聊天流转换为 SSE 格式
处理客户端传入的 RunAgentInput 参数
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/ag-ui-protocol -g -y
基于 TanStack AI 构建端到端聊天应用，支持 SSE 流式响应、多模态内容及思考过程展示。涵盖服务端 chat() 与客户端 useChat hook 集成，适配 React/Vue/Solid 等框架，非 Vercel SDK。
需要实现基于 TanStack AI 的流式聊天功能
配置 SSE 服务端点或前端消息渲染逻辑
集成多模型适配器进行文本生成
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/chat-experience -g -y
用于将 useChat 连接至非 TanStack-AI 的后端。支持通过 fetchServerSentEvents 对接 SSE 或 fetchHttpStream 对接 NDJSON，允许自定义认证头、动态 URL、请求选项及自定义 fetch 客户端，实现灵活的流式通信集成。
需要连接自定义后端到 Chat UI
配置 SSE 或 NDJSON 流式响应
为聊天接口添加自定义认证或代理
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/custom-backend-integration -g -y
用于配置 TanStack AI 调试日志的技能。支持通过 debug 选项开启/关闭日志、按类别过滤（如 request、provider），并允许接入 pino/winston 等自定义日志记录器，适用于 chat 等所有 AI 活动。
需要查看或调试 TanStack AI 请求和响应详情时
需要将 AI 库日志输出到外部日志系统（如 pino）时
需要抑制特定类别的调试信息以减少控制台噪音时
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/debug-logging -g -y
提供多实例协调的锁机制，实现跨工作区互斥。包含InMemoryLockStore及自定义锁实现指南，支持租约与中断信号，确保并发安全，独立于持久化存储。
需要多实例或多工作区间的资源互斥访问
配置TanStack AI中间件以处理并发竞争条件
实现分布式或内存锁以保护关键代码段
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/locks -g -y
提供聊天生命周期中间件钩子，用于分析、日志和追踪。支持onStart、onChunk等事件拦截，可配置执行顺序，替代传统回调实现细粒度控制。
需要监听聊天各阶段事件
实施自定义分析或日志记录
拦截或修改工具调用逻辑
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、提供商无关的AI SDK。涵盖聊天体验、工具调用、媒体生成、结构化输出及适配器配置等子技能，并集成持久化与代码模式扩展包，指导开发者正确导入和使用API。
需要构建基于TanStack AI的聊天界面或应用
询问TanStack AI的核心概念、架构或子技能索引
查找特定功能（如工具调用、媒体生成）对应的文档路径
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core -g -y
提供基于 Zod 的等距工具定义、服务端与客户端实现及集成方案。支持通过 chat() 和 useChat 传递工具，包含审批流、中断绑定、懒加载发现及 UI 渲染组件，实现端到端工具调用。
需要定义带有输入输出 Schema 的工具函数
需要在 React 客户端中执行副作用或更新状态的工具调用
需要配置服务端路由以处理模型工具请求
需要处理工具调用的审批或中断逻辑
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/tool-calling -g -y
并行批量评估仓库中所有开放的 GitHub Issues、PR 和讨论。通过分发最多 100 个子代理，生成按优先级排序的报告，指导维护者优先审查 PR、修复 Issue 或关注讨论。
triage open issues/PRs
triage discussions
prioritize the backlog
what should I review first
sweep the repo
npx skills add TanStack/ai --skill triage-github -g -y
提供在隔离沙箱中运行 AI 适配器（如 Claude Code）的能力，支持声明式工作区配置、类型安全密钥管理及技能插件投影。新增实例持久化存储与共享锁功能，增强多实例并发下的数据一致性与恢复能力。
需要在隔离环境中运行 AI Agent
构建或配置沙箱提供者
管理沙箱内的 Git 仓库与工作区
处理沙箱生命周期与快照
npx skills add TanStack/ai --skill ai-sandbox -g -y
配置AI提供商适配器（如OpenAI、Anthropic等），支持模型选择、采样参数设置及自定义扩展。需先询问用户偏好，验证最新模型，并通过专用工厂函数初始化适配器以进行聊天交互。
需要集成或切换大语言模型提供商
配置LLM API密钥和连接参数
调整模型推理参数如温度和令牌限制
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/adapter-configuration -g -y
提供SPA聊天与生成的持久化方案。支持localStorage/sessionStorage/indexedDB三种适配器，区分客户端主导（缓存全量）与服务端主导（仅同步）模式。新增媒体生成任务的轻量级快照持久化，实现页面重载、中断恢复及多设备数据一致性。
需要实现聊天界面刷新后消息不丢失
用户切换设备或浏览器重启需恢复对话状态
需要保存图像/视频生成任务的中间状态以便恢复
要求敏感数据不存储在本地存储中
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/client-persistence -g -y
提供图像、音频、视频、语音合成及转录的生成能力。支持多模型适配器，采用服务端SSE流式传输与客户端React Hooks架构，实现端到端媒体内容生成。
需要生成图片、音频或视频
进行语音合成(TTS)或音频转录
使用TanStack Start构建媒体生成应用
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/media-generation -g -y
提供基于输出Schema的类型安全JSON响应，支持Zod等库。涵盖基础、流式及多轮对话模式，自动处理Provider适配与类型推断，确保数据验证与历史一致性。
需要LLM返回结构化且类型安全的JSON数据
使用Zod或Valibot定义输出Schema
实现流式结构化输出以渐进式填充UI
npx skills add TanStack/ai --skill ai-core/structured-outputs -g -y
