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借助Groq API实现快速LLM推理——支持聊天、视觉、音频STT/TTS、工具调用。适用场景：需要Groq、快速推理、低延迟、Whisper、PlayAI TTS、Llama、视觉API、工具调用、语音Agent、实时AI的场景。
使用Claude Messages API结合结构化输出来构建应用，确保JSON Schema验证。涵盖提示词缓存（节省90%成本）、SSE流式传输、工具调用以及模型弃用说明。可预防16种已记录的错误。 适用场景：构建聊天机器人/Agent、排查rate_limit_error、提示词缓存问题、SSE流式传输解析错误、MCP超时问题或结构化输出幻觉问题。
LangGraph工具调用模式。适用于将工具绑定到LLM、实现ToolNode执行、动态工具选择或为工具调用添加审批关卡的场景。
提示词工程模式，包括结构化提示词、思维链、少样本学习以及系统提示词设计
为Claude API提供支持文本、工具调用及深度思考的Server-Sent Events (SSE)流功能。可实现实时响应、流处理与渐进式输出。
使用Subconscious平台构建AI Agent。适用于以下场景：构建Agent、创建AI Agent、使用Subconscious、基于TIM构建、创建带工具的Agent、研究型Agent、搜索型Agent、工具调用型Agent，涉及subconscious.dev、TIMRUN、tim、tim-edge、timini、tim-gpt、tim-gpt-heavy等。请勿用于不涉及Subconscious的通用OpenAI/Anthropic/LLM任务。
Vercel AI SDK v6实现模式指南，涵盖generateText、streamText、ToolLoopAgent、借助Output助手实现的结构化输出、useChat钩子、工具调用、嵌入、中间件以及MCP集成。适用于实现AI聊天界面、流式响应、智能体应用、工具/函数调用、文本嵌入、工作流模式，或者处理convertToModelMessages和toUIMessageStreamResponse的场景。在进行AI SDK集成、useChat钩子使用、消息流式传输、智能体开发或工具调用任务时启用。
构建能够推理、规划并使用工具完成复杂检索任务的自主RAG Agent。 当简单的‘检索-生成’方案不足以满足需求时，可使用该技能。 适用场景：Agentic RAG、RAG Agent、多步骤检索、工具调用型RAG、自主检索、查询分解。
为AI SDK功能开发示例。在创建、运行或修改examples/ai-functions/src目录下的示例时使用，用于验证供应商支持、演示功能或创建测试夹具。
基于Vercel AI SDK v5的后端AI功能——文本生成、结合Zod的结构化输出、工具调用以及代理。支持OpenAI、Anthropic、Google和Cloudflare Workers AI等多供应商。 适用场景：实现服务端AI功能、生成文本/聊天补全内容、通过Zod Schema创建结构化AI输出、构建带工具的AI代理、流式传输AI响应、集成OpenAI/Anthropic/Google/Cloudflare供应商，或遇到AI SDK错误（如AI_APICallError、AI_NoObjectGeneratedError、流式传输失败、Worker启动限制等）。
一款用于与MCP（Model Context Protocol）服务器交互的CLI工具。适用于调用MCP工具、管理MCP服务器或使用基于MCP的API场景。当提及"MCP server"、"mcpli"、"invoke MCP tool"或任何MCP服务器交互相关内容时触发。
当你设计AI Agent架构、实现工具调用、构建多Agent系统或创建Agent记忆时，可使用此技能。触发场景包括AI Agent、工具调用、Agent循环、ReAct模式、多Agent编排、Agent记忆、规划策略、Agent评估，以及任何需要自主AI Agent设计的任务。