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共找到 42 个 Skills
入门指引。当用户询问Narev Cloud、Pricing API、模型定价（API参考技能与基于该API的应用工作流）、实时LLM定价、token成本、成本计算、固定或快照模型费率、Narev SDK、@ai-billing/core、提供商中间件包、Vercel AI SDK计费、Next.js App Router路由处理器、框架特定计费模式、基于使用量的计费、计费集成（Polar、Stripe、Lago、OpenMeter）、FOCUS格式、Narev自托管版（ThinOps）、部署、COGS、客户标签、AI FinOps或本文档站点相关问题时使用。可根据用户的任务引导至正确的技能或文档路径。
本技能提供从better-chatbot项目中提取的可复用实现模式，用于自定义AI聊天机器人部署。当你在自有项目中构建包含服务器动作验证器、工具抽象系统、工作流执行或多AI提供商集成的AI聊天机器人时（非为better-chatbot本身做贡献），可以使用本技能。 适用场景：构建AI聊天机器人功能、实现服务器动作验证器、创建工具抽象层、搭建多AI提供商支持、构建工作流执行系统、将better-chatbot模式适配到自定义项目 关键词：AI聊天机器人模式、服务器动作验证器、工具抽象、多AI提供商、工作流执行、MCP集成、验证动作、工具类型检查、Vercel AI SDK模式、聊天机器人架构
Cloudflare Workers AI 完整知识库——在Cloudflare全球网络的无服务器GPU上运行AI模型。 适用场景：在Workers上实现AI推理、运行LLM模型、使用AI生成文本/图像、配置Workers AI绑定、实现AI流式传输、使用AI Gateway、与嵌入向量/RAG系统集成，或者遇到「AI_ERROR」、速率限制错误、模型未找到、令牌超限、神经元超限等错误时。 关键词：workers ai, cloudflare ai, ai bindings, llm workers, @cf/meta/llama, workers ai models, ai inference, cloudflare llm, ai streaming, text generation ai, ai embeddings, image generation ai, workers ai rag, ai gateway, llama workers, flux image generation, stable diffusion workers, vision models ai, ai chat completion, AI_ERROR, rate limit ai, model not found, token limit exceeded, neurons exceeded, ai quota exceeded, streaming failed, model unavailable, workers ai hono, ai gateway workers, vercel ai sdk workers, openai compatible workers, workers ai vectorize
Mem0 CLI——用于mem0内存操作的命令行界面。触发场景：用户提及“mem0 cli”、“mem0 command line”、“@mem0/cli”、“mem0-cli”、“pip install mem0-cli”、“npm install -g @mem0/cli”，或在终端/Shell中运行mem0命令（mem0 add、mem0 search、mem0 list、mem0 get、mem0 init、mem0 config、mem0 import）。当查询包含--user-id、--output、--json、--agent等CLI参数，或描述bash/zsh/终端/Shell使用场景时也会触发。不触发场景：用户询问Python/TS代码中的程序化SDK集成（使用mem0技能），或Vercel AI SDK提供商相关问题（使用mem0-vercel-ai-sdk技能）。
使用orqkit中的evaluatorq进行跨框架Agent对比——在同一数据集上对任意组合的Agent（orq.ai、LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Vercel AI SDK）进行正面交锋式对比，并采用LLM-as-a-judge评分机制。适用于Agent对比、基准测试或需要并排评估的场景。仅对比orq.ai配置且不涉及外部Agent时请勿使用（请改用run-experiment）。
查找可运行的Deepgram与第三方平台及框架的集成示例。当您需要将Deepgram与Twilio、LiveKit、LangChain、Vercel AI SDK、Discord、Vonage、Pipecat、Expo、FastAPI、Cloudflare Workers、Slack、Telegram、LlamaIndex、Zoom、Next.js、Nuxt、Django、SvelteKit、NestJS、Spring Boot、CrewAI、Riverside、SignalWire等平台集成时，可使用本资源。这些示例是完整的可运行集成演示，而非极简功能片段。
本技能为better-chatbot项目（https://github.com/cgoinglove/better-chatbot）提供项目专属的编码规范、架构原则、仓库结构标准、测试模式及贡献指南。在贡献或使用better-chatbot时使用本技能，以理解其设计理念并确保代码符合既定模式。 涵盖内容：API架构深度解析、三层工具系统（MCP/工作流/默认工具）、组件设计模式、数据库仓库模式、架构原则（渐进增强、防御式编程、优先流式处理）、添加功能的实用模板（工具、路由、仓库）。 适用场景：在better-chatbot仓库中工作、贡献功能/修复bug、理解架构决策、遵循服务器操作验证器规范、实现工具/工作流、设置Playwright测试、添加API路由、设计数据库查询、构建UI组件、处理多AI提供商集成 关键词：better-chatbot、聊天机器人贡献、better-chatbot标准、聊天机器人开发、AI聊天机器人模式、API架构、三层工具系统、仓库模式、渐进增强、防御式编程、优先流式处理、复合组件模式、Next.js聊天机器人、Vercel AI SDK聊天机器人、MCP工具、工作流构建器、服务器操作验证器、工具抽象、DAG工作流、共享业务逻辑、safe()包装器、工具生命周期
Gemini 3 Pro高级功能，包括函数调用、内置工具（Google搜索、代码执行、文件搜索、URL上下文）、结构化输出、思维签名、上下文缓存、批量处理以及框架集成。适用于实现工具、函数调用、结构化JSON输出、上下文缓存、批量API、LangChain、Vercel AI或生产级功能的场景。
为前沿及开源LLM提供统一API与单一凭证，内置于你的Neon分支并由Databricks提供支持。适用于用户需要调用LLM、在应用中添加AI/聊天/Agent、在模型提供商（OpenAI、Anthropic、Google/Gemini、Meta、阿里巴巴、DeepSeek）间进行路由，或是不想同时管理多个提供商的API密钥和账户的场景——尤其当用户已经使用Neon，并希望AI请求随项目分支同步时。只需修改基础URL，即可与OpenAI SDK、Anthropic SDK、google-genai、Vercel AI SDK及Mastra兼容。触发场景包括「调用LLM」「为我的应用添加AI」「聊天补全」「模型路由」「LLM代理/网关」「统一API适配所有模型」「使用Claude/GPT/Gemini」「AI SDK」「Mastra Agent」「Neon AI Gateway」以及「记录/限流AI调用」。
使用Maximem Synap为AI Agent添加持久化的结构化长期内存。当用户在构建、调试或评估AI Agent，且提及以下任一内容时，即可使用本技能：“memory”“long-term memory”“persistent memory”“agent memory”“remember across sessions”“context window”“agent forgets”“user preferences”“personalization”“RAG over conversations”“multi-tenant memory”“memory layer”“Mem0”“Zep”“Letta”“SuperMemory”“Cognee”，或者询问如何将内存集成到LangChain、LangGraph、LlamaIndex、OpenAI Agents SDK、Pydantic AI、CrewAI、AutoGen、Google ADK、Haystack、Agno、Semantic Kernel、Microsoft Agent Framework、NVIDIA NeMo、LiveKit、Pipecat、Claude Agent SDK、Mastra、Vercel AI SDK或MCP（无代码）中。此外，当直接提及“Synap”“Maximem”“maximem-synap”或`synap-*`包名时也会触发本技能。内容涵盖SDK设置、作用域（用户/客户/客户端）、数据摄入、检索，以及针对每个框架的一站式集成包。
为应用接入Sentry——检测平台，按需安装并初始化SDK，连接各类信号：错误监控、追踪/性能监控、日志、指标、性能分析、会话重放、用户反馈、定时任务检查，以及AI/LLM监控（包括OpenAI、Anthropic、Vercel AI、LangChain、Google GenAI、Pydantic AI和Laravel AI的Agent运行、令牌成本和对话监控）。可用于为项目添加Sentry，或捕获除错误之外的更多信号。
解答关于AI SDK的问题，帮助构建基于AI的功能。适用于开发者以下场景：(1) 询问AI SDK的功能，如generateText、streamText、ToolLoopAgent、embed或相关工具；(2) 想要构建AI Agent、聊天机器人、RAG系统或文本生成功能；(3) 对AI提供商（OpenAI、Anthropic、Google等）、流式传输、工具调用、结构化输出或嵌入技术有疑问；(4) 使用useChat或useCompletion等React Hooks。触发关键词："AI SDK"、"Vercel AI SDK"、"generateText"、"streamText"、"add AI to my app"、"build an agent"、"tool calling"、"structured output"、"useChat"。