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Agent Skill · AI 工具

vercel-ai-sdk(Vercel AI SDK 搜索)

vercel-ai-sdk 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

vercel-ai-sdk 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 762。

总安装 2,157周安装 89GitHub Stars 55下载 705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:vercel-ai-sdk(Vercel AI SDK 搜索)
来源仓库:https://github.com/existential-birds/beagle
仓库路径:skills/vercel-ai-sdk
安装命令:
npx skills add https://github.com/existential-birds/beagle --skill vercel-ai-sdk
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/existential-birds/beagle --skill vercel-ai-sdk

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。

vercel-ai-sdk 提供 React 钩子和服务器工具,用于构建支持工具调用、文件附件和多步推理的流式聊天界面。适用于在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中开发交互式 AI 对话应用或集成聊天功能。通过标准 npm 包安装,需确认项目依赖和运行环境兼容性。

使用前应检查权限范围、网络访问及是否触发外部 API 调用或文件读写操作。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/vercel-ai-sdk

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/existential-birds/beagle --skill vercel-ai-sdk;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

    它需要需要联网,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

vercel-ai-sdk 怎么安装?

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

vercel-ai-sdk 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。

vercel-ai-sdk 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

vercel-ai-sdk 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。

vercel-ai-sdk 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,157 次,近一周安装 89 次,下载 705 次,GitHub 55 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。

vercel-ai-sdk 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

不太适合

  • 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
vercel-ai-sdk

Vercel AI SDK 搜索 · 本页

2,15755需要联网MIT有提醒

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

Vercel AI SDK

The Vercel AI SDK provides React hooks and server utilities for building streaming chat interfaces with support for tool calls, file attachments, and multi-step reasoning.

Quick Reference

Basic useChat Setup

import { useChat } from '@ai-sdk/react';

const { messages, status, sendMessage, stop, regenerate } = useChat({
  id: 'chat-id',
  messages: initialMessages,
  onFinish: ({ message, messages, isAbort, isError }) => {
    console.log('Chat finished');
  },
  onError: (error) => {
    console.error('Chat error:', error);
  }
});

// Send a message
sendMessage({ text: 'Hello', metadata: { createdAt: Date.now() } });

// Send with files
sendMessage({
  text: 'Analyze this',
  files: fileList // FileList or FileUIPart[]
});

ChatStatus States

The status field indicates the current state of the chat:

  • ready: Chat is idle and ready to accept new messages
  • submitted: Message sent to API, awaiting response stream start
  • streaming: Response actively streaming from the API
  • error: An error occurred during the request

Message Structure

Messages use the UIMessage type with a parts-based structure:

interface UIMessage {
  id: string;
  role: 'system' | 'user' | 'assistant';
  metadata?: unknown;
  parts: Array<UIMessagePart>; // text, file, tool-*, reasoning, etc.
}

Part types include:

  • text: Text content with optional streaming state
  • file: File attachments (images, documents)
  • tool-{toolName}: Tool invocations with state machine
  • reasoning: AI reasoning traces
  • data-{typeName}: Custom data parts

Server-Side Streaming

import { streamText } from 'ai';
import { convertToModelMessages } from 'ai';

const result = streamText({
  model: openai('gpt-4'),
  messages: convertToModelMessages(uiMessages),
  tools: {
    getWeather: tool({
      description: 'Get weather',
      inputSchema: z.object({ city: z.string() }),
      execute: async ({ city }) => {
        return { temperature: 72, weather: 'sunny' };
      }
    })
  }
});

return result.toUIMessageStreamResponse({
  originalMessages: uiMessages,
  onFinish: ({ messages }) => {
    // Save to database
  }
});

Tool Handling Patterns

Client-Side Tool Execution:

const { addToolOutput } = useChat({
  onToolCall: async ({ toolCall }) => {
    if (toolCall.toolName === 'getLocation') {
      addToolOutput({
        tool: 'getLocation',
        toolCallId: toolCall.toolCallId,
        output: 'San Francisco'
      });
    }
  }
});

Rendering Tool States:

{message.parts.map(part => {
  if (part.type === 'tool-getWeather') {
    switch (part.state) {
      case 'input-streaming':
        return <pre>{JSON.stringify(part.input, null, 2)}</pre>;
      case 'input-available':
        return <div>Getting weather for {part.input.city}...</div>;
      case 'output-available':
        return <div>Weather: {part.output.weather}</div>;
      case 'output-error':
        return <div>Error: {part.errorText}</div>;
    }
  }
})}

Reference Files

Detailed documentation on specific aspects:

Common Patterns

Error Handling

const { error, clearError } = useChat({
  onError: (error) => {
    toast.error(error.message);
  }
});

// Clear error and reset to ready state
if (error) {
  clearError();
}

Message Regeneration

const { regenerate } = useChat();

// Regenerate last assistant message
await regenerate();

// Regenerate specific message
await regenerate({ messageId: 'msg-123' });

Custom Transport

import { DefaultChatTransport } from 'ai';

const { messages } = useChat({
  transport: new DefaultChatTransport({
    api: '/api/chat',
    prepareSendMessagesRequest: ({ id, messages, trigger, messageId }) => ({
      body: {
        chatId: id,
        lastMessage: messages[messages.length - 1],
        trigger,
        messageId
      }
    })
  })
});

Performance Optimization

// Throttle UI updates to reduce re-renders
const chat = useChat({
  experimental_throttle: 100 // Update max once per 100ms
});

Automatic Message Sending

import { lastAssistantMessageIsCompleteWithToolCalls } from 'ai';

const chat = useChat({
  sendAutomaticallyWhen: lastAssistantMessageIsCompleteWithToolCalls
  // Automatically resend when all tool calls have outputs
});

Type Safety

The SDK provides full type inference for tools and messages:

import { InferUITools, UIMessage } from 'ai';

const tools = {
  getWeather: tool({
    inputSchema: z.object({ city: z.string() }),
    execute: async ({ city }) => ({ weather: 'sunny' })
  })
};

type MyMessage = UIMessage<
  { createdAt: number }, // Metadata type
  UIDataTypes,
  InferUITools<typeof tools> // Tool types
>;

const { messages } = useChat<MyMessage>();

Key Concepts

Parts-Based Architecture

Messages use a parts array instead of a single content field. This allows:

  • Streaming text while maintaining other parts
  • Tool calls with independent state machines
  • File attachments and custom data mixed with text

Tool State Machine

Tool parts progress through states:

  1. input-streaming: Tool input streaming (optional)
  2. input-available: Tool input complete
  3. approval-requested: Waiting for user approval (optional)
  4. approval-responded: User approved/denied (optional)
  5. output-available: Tool execution complete
  6. output-error: Tool execution failed
  7. output-denied: User denied approval

Streaming Protocol

The SDK uses Server-Sent Events (SSE) with UIMessageChunk types:

  • text-start, text-delta, text-end
  • tool-input-available, tool-output-available
  • reasoning-start, reasoning-delta, reasoning-end
  • start, finish, abort

Client vs Server Tools

Server-side tools have an execute function and run on the API route.

Client-side tools omit execute and are handled via onToolCall and addToolOutput.

Best Practices

  1. Always handle the error state and provide user feedback
  2. Use experimental_throttle for high-frequency updates
  3. Implement proper loading states based on status
  4. Type your messages with custom metadata and tools
  5. Use sendAutomaticallyWhen for multi-turn tool workflows
  6. Handle all tool states in the UI for better UX
  7. Use stop() to allow users to cancel long-running requests
  8. Validate messages with validateUIMessages on the server

平台分布

Claude Code

30.05%
按下载量换算212

OpenCode

24.25%
按下载量换算171

Gemini CLI

17.47%
按下载量换算123

Antigravity

12.45%
按下载量换算88

Codex

7.48%
按下载量换算53

Cursor

3.62%
按下载量换算26

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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