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Agent Skill · AI 工具

develop-ai-functions-example(开发 ai 功能示例)

develop-ai-functions-example 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

develop-ai-functions-example 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 120。

总安装 18,580周安装 782GitHub Stars 23,910下载 6,506核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:develop-ai-functions-example(开发 ai 功能示例)
来源仓库:https://github.com/vercel/ai
仓库路径:skills/develop-ai-functions-example
安装命令:
npx skills add https://github.com/vercel/ai --skill develop-ai-functions-example
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/vercel/ai --skill develop-ai-functions-example

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

跨多个提供商和功能的 AI SDK 功能的开发和验证脚本。

按 AI SDK 功能类别组织(文本生成、流式传输、结构化输出、嵌入、图像生成、语音、转录、重排序和代理) 文件命名约定映射提供程序和功能组合(例如 openai-tool-call.ts, amazon-bedrock-anthropic-cache-control.ts ) 以便快速识别 包括用于错误处理、环境加载、流输出格式化和测试夹具生成的共享实用程序助手 为常见模式提供的模板:基本生成、流式传输、工具调用和使用 Zod 模式的结构化输出

来源仓库内路径:skills/develop-ai-functions-example

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/vercel/ai --skill develop-ai-functions-example;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

develop-ai-functions-example 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/vercel/ai --skill develop-ai-functions-example。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

develop-ai-functions-example 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

develop-ai-functions-example 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

develop-ai-functions-example 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

develop-ai-functions-example 用的人多吗?

公开数据是累计安装 18,580 次,近一周安装 782 次,下载 6,506 次,GitHub 23,910 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

develop-ai-functions-example 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
develop-ai-functions-example

开发 ai 功能示例 · 本页

18,58023,910接触敏感数据MIT通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

AI Functions Examples

The examples/ai-functions/ directory contains scripts for validating, testing, and iterating on AI SDK functions across providers.

Example Categories

Examples are organized by AI SDK function in examples/ai-functions/src/:

DirectoryPurpose
generate-text/Non-streaming text generation with generateText()
stream-text/Streaming text generation with streamText()
generate-object/Structured output generation with generateObject()
stream-object/Streaming structured output with streamObject()
agent/ToolLoopAgent examples for agentic workflows
embed/Single embedding generation with embed()
embed-many/Batch embedding generation with embedMany()
generate-image/Image generation with generateImage()
generate-speech/Text-to-speech with generateSpeech()
transcribe/Audio transcription with transcribe()
rerank/Document reranking with rerank()
middleware/Custom middleware implementations
registry/Provider registry setup and usage
telemetry/OpenTelemetry integration
complex/Multi-component examples (agents, routers)
lib/Shared utilities (not examples)
tools/Reusable tool definitions

File Naming Convention

Examples follow the pattern: {provider}-{feature}.ts

PatternExampleDescription
{provider}.tsopenai.tsBasic provider usage
{provider}-{feature}.tsopenai-tool-call.tsSpecific feature
{provider}-{sub-provider}.tsamazon-bedrock-anthropic.tsProvider with sub-provider
{provider}-{sub-provider}-{feature}.tsgoogle-vertex-anthropic-cache-control.tsSub-provider with feature

Example Structure

All examples use the run() wrapper from lib/run.ts which:

  • Loads environment variables from .env
  • Provides error handling with detailed API error logging

Basic Template

import { providerName } from '@ai-sdk/provider-name';
import { generateText } from 'ai';
import { run } from '../lib/run';

run(async () => {
  const result = await generateText({
    model: providerName('model-id'),
    prompt: 'Your prompt here.',
  });

  console.log(result.text);
  console.log('Token usage:', result.usage);
  console.log('Finish reason:', result.finishReason);
});

Streaming Template

import { providerName } from '@ai-sdk/provider-name';
import { streamText } from 'ai';
import { printFullStream } from '../lib/print-full-stream';
import { run } from '../lib/run';

run(async () => {
  const result = streamText({
    model: providerName('model-id'),
    prompt: 'Your prompt here.',
  });

  await printFullStream({ result });
});

Tool Calling Template

import { providerName } from '@ai-sdk/provider-name';
import { generateText, tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';
import { run } from '../lib/run';

run(async () => {
  const result = await generateText({
    model: providerName('model-id'),
    tools: {
      myTool: tool({
        description: 'Tool description',
        inputSchema: z.object({
          param: z.string().describe('Parameter description'),
        }),
        execute: async ({ param }) => {
          return { result: `Processed: ${param}` };
        },
      }),
    },
    prompt: 'Use the tool to...',
  });

  console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
});

Structured Output Template

import { providerName } from '@ai-sdk/provider-name';
import { generateObject } from 'ai';
import { z } from 'zod';
import { run } from '../lib/run';

run(async () => {
  const result = await generateObject({
    model: providerName('model-id'),
    schema: z.object({
      name: z.string(),
      items: z.array(z.string()),
    }),
    prompt: 'Generate a...',
  });

  console.log(JSON.stringify(result.object, null, 2));
  console.log('Token usage:', result.usage);
});

Running Examples

From the examples/ai-functions directory:

pnpm tsx src/generate-text/openai.ts
pnpm tsx src/stream-text/openai-tool-call.ts
pnpm tsx src/agent/openai-generate.ts

When to Write Examples

Write examples when:

  1. Adding a new provider: Create basic examples for each supported API (generateText, streamText, generateObject, etc.)
  2. Implementing a new feature: Demonstrate the feature with at least one provider example
  3. Reproducing a bug: Create an example that shows the issue for debugging
  4. Adding provider-specific options: Show how to use providerOptions for provider-specific settings
  5. Creating test fixtures: Use examples to generate API response fixtures (see capture-api-response-test-fixture skill)

Utility Helpers

The lib/ directory contains shared utilities:

FilePurpose
run.tsError-handling wrapper with .env loading
print.tsClean object printing (removes undefined values)
print-full-stream.tsColored streaming output for tool calls, reasoning, text
save-raw-chunks.tsSave streaming chunks for test fixtures
present-image.tsDisplay images in terminal
save-audio.tsSave audio files to disk

Using print utilities

import { print } from '../lib/print';

// Pretty print objects without undefined values
print('Result:', result);
print('Usage:', result.usage, { depth: 2 });

Using printFullStream

import { printFullStream } from '../lib/print-full-stream';

const result = streamText({ ... });
await printFullStream({ result }); // Colored output for text, tool calls, reasoning

Reusable Tools

The tools/ directory contains reusable tool definitions:

import { weatherTool } from '../tools/weather-tool';

const result = await generateText({
  model: openai('gpt-4o'),
  tools: { weather: weatherTool },
  prompt: 'What is the weather in San Francisco?',
});

Best Practices

  1. Keep examples focused: Each example should demonstrate one feature or use case
  2. Use descriptive prompts: Make it clear what the example is testing
  3. Handle errors gracefully: The run() wrapper handles this automatically
  4. Use realistic model IDs: Use actual model IDs that work with the provider
  5. Add comments for complex logic: Explain non-obvious code patterns
  6. Reuse tools when appropriate: Use weatherTool or create new reusable tools in tools/

平台分布

Claude Code

28.66%
按下载量换算1,865

Cursor

20.69%
按下载量换算1,346

OpenCode

15.92%
按下载量换算1,036

Gemini CLI

13.79%
按下载量换算897

Codex

7.82%
按下载量换算509

Antigravity

3.46%
按下载量换算225

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

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