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使用稳定版Vercel AI SDK v6构建后端AI。内容涵盖Output API（替代generateObject/streamObject）、语音合成、语音转文字、向量嵌入、带安全指导的MCP工具，还包含v4→v5迁移指南以及15个错误的解决方案与规避方法。 适用场景：实现AI SDK v5/v6、版本迁移、排查AI_APICallError错误、Workers启动问题、Output API错误、Gemini缓存问题、Anthropic工具错误、MCP工具使用或流恢复失败等场景。
适用于排查错误、分析堆栈跟踪或查找异常行为的根本原因场景。可用于错误调查、故障排除、日志分析、根本原因分析。
在Cloudflare Workers上构建MCP服务器——唯一支持官方远程MCP的平台。基于TypeScript开发，支持OAuth、Durable Objects和WebSocket休眠功能，可避免24种已记录的错误。 适用场景：部署远程MCP服务器、实现OAuth、排查URL路径不匹配、McpAgent导出、CORS问题、IoContext超时等情况。
当你需要集成crate或遇到生态系统相关问题时使用。关键词：E0425、E0433、E0603、crate、cargo、dependency、feature flag、workspace、选择合适的crate、使用外部C库、创建Python扩展、PyO3、wasm、WebAssembly、bindgen、cbindgen、napi-rs、无法找到、私有、crate推荐、最佳crate选择、Cargo.toml、features、crate推荐、依赖管理、特性标志、工作空间、Python绑定
具备Godot调试、错误解读、常见Bug排查及故障解决技巧的专业知识。适用于协助修复Godot中的错误、崩溃或异常行为场景。
高级调试专家，用于诊断和解决代码问题。当用户遇到bug、错误、意外行为或提及调试时使用。
基于Firestore NoSQL数据库构建——支持实时同步、离线功能和可扩展的文档存储。适用于：创建集合、查询文档、配置安全规则、处理实时监听器，或者排查权限拒绝、配额超限、无效查询或离线持久化等错误。可预防10种已记录的错误。
以分区优先的日志分析方法论。适用于在Datadog、CloudWatch或Kubernetes日志中进行日志搜索、错误分析和模式识别。
借助Workers AI在Cloudflare的GPU网络上运行大语言模型（LLMs）和AI模型。支持Llama 4、Gemma 3、Mistral 3.1、Flux图像生成、BGE嵌入、流式传输以及AI Gateway。适配2025年的破坏性变更，可预防7种已记录的错误。 适用场景：实现LLM推理、图像生成、RAG（检索增强生成），或排查AI_ERROR、速率限制、max_tokens、BGE池化、上下文窗口、神经元计费、Miniflare AI绑定、NSFW过滤器、num_steps相关问题。
获取并分析Sentry的问题、事件、事务与日志，帮助开发人员调试错误、定位根本原因，以及了解特定时间点的系统状况。
在日志和代码库中搜索错误模式、堆栈跟踪和异常情况。跨系统关联错误并识别根本原因。在调试问题、分析日志或调查生产环境错误时主动使用。
使用Gemini File Search构建文档问答系统——具备自动分块、嵌入和引用功能的全托管RAG系统。支持上传100多种文件格式，可通过自然语言进行查询。 适用场景：文档问答、可搜索知识库、语义搜索。常见问题排查：文档不可修改、存储配额（3倍计算）、分块配置、元数据限制（最多20个）、轮询超时、Blob上传时displayName丢失、JSON模式下grounding信息丢失、工具冲突（googleSearch与fileSearch）。