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LLM streaming response handler — production SSE streaming UIs with cancellation and error recovery

Construire des interfaces de streaming LLM de qualité production avec les Server-Sent Events — affichage token par token, annulation via AbortController, reprise sur erreur, hooks React, patterns serveur Next.js et checklist de production

L’essentiel
Quoi
Construire des interfaces de streaming LLM de qualité production avec les Server-Sent Events — affichage token par token, annulation via AbortController, reprise sur erreur, hooks React, patterns serveur Next.js et checklist de production
Coût
Gratuit
Prérequis
un projet frontend/backend qui appelle une API de streaming LLM (OpenAI, Anthropic ou similaire) — le skill est un guide d'implémentation que l'agent suit, pas un logiciel
Installation
Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.

Version :

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Créé par : @curiositech
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Installation

Prérequis : un projet frontend/backend qui appelle une API de streaming LLM (OpenAI, Anthropic ou similaire) — le skill est un guide d'implémentation que l'agent suit, pas un logiciel Installe-moi « Gestionnaire de streaming LLM — interfaces de streaming SSE de production avec annulation et reprise sur erreur ». Il donne à mon agent le guide de streaming de @curiositech : choisir le SSE pour le streaming LLM unidirectionnel, implémenter l'affichage token par token (jamais de bufferisation avant affichage), ajouter l'annulation via AbortController, les états d'erreur avec retry, le nettoyage au démontage pour éviter les fuites mémoire, les indicateurs de frappe, et utiliser les patterns prêts à copier — gestionnaire SSE de base, hook React useStreaming, route API Next.js en edge runtime — puis appliquer la checklist de production en 12 points (rate limiting, suivi des tokens, fallback de streaming, accessibilité, cibles tactiles, reprise réseau, longueur max, estimation de coût). Licence MIT. Dépôt : https://github.com/curiositech/some_claude_skills/blob/HEAD/.claude/skills/llm-streaming-response-handler/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et les fichiers d'aide éventuels) depuis le chemin du dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Vérification de sécurité : examine le SKILL.md et les scripts pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, collecte d'identifiants). Ce dépôt ne devrait contenir aucun secret en dur. Vérifie que c'est bien le cas ici ; STOP sur tout signal d'alerte et dis-le-moi. 3. Installe-le comme skill : copie le SKILL.md et ses fichiers d'aide dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « llm-streaming-response-handler ». 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. brancher le hook useStreaming ou le gestionnaire SSE dans mon UI de chat et ma route API ; rien d'autre — c'est une méthodologie). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.

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Questions

Comment installer une création ?

Chaque fiche produit contient un prompt d’installation à copier-coller. Collez-le dans votre Muse et il installe la création pour vous — sans configuration manuelle.

Où va mon argent ?

Directement au vendeur. Skill Harbor ne traite jamais les paiements : le paiement se fait sur la page du vendeur, généralement via Stripe.

Que signifie le ✓ à côté du nom d’un créateur ?

Il signifie que nous avons confirmé l’identité de la personne derrière la fiche. Il ne dit rien sur le code lui-même — vérifiez toujours une création avant de l’installer.