AC ai-sdk-core
Создавайте бэкенд ИИ с помощью Vercel AI SDK v6 stable. Охватывает Output API (заменяет generateObject/streamObject), синтез речи, транскрипцию, эмбеддинги, MCP-инструменты с руководством по безопасности. Включает миграцию с v4 на v5 и 15 решений проблем с обходными путями. Используйте при: реализации AI SDK v5/v6, миграции версий, устранении ошибок AI_APICallError, проблем с запуском Workers, ошибок Output API, проблем с кэшированием Gemini, ошибок инструментов Anthropic, MCP-инструментов или сбоев возобновления потоковой передачи.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build backend AI with Vercel AI SDK v6 stable. Covers Output API (repl…»
Build backend AI with Vercel AI SDK v6 stable. Covers Output API (replaces generateObject/streamObject), speech synthesis, transcription, embeddings, MCP tools with security guidance. Includes v4→v5 migration and 15 error solutions with workarounds. Use when: implementing AI SDK v5/v6, migrating versions, troubleshooting AI_APICallError, Workers startup issues, Output API errors, Gemini caching issues, Anthropic tool errors, MCP tools, or stream resumption failures.
Создавайте бэкенд ИИ с помощью Vercel AI SDK v6 stable.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, стоимость исполнения, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 9471 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9471 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Шаги. Шагов: 175, расплывчатых формулировок: 5
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- -46 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 471 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 52 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 175 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (47 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.