AI SDK — build AI agents, chatbots, and RAG with the Vercel AI SDK
Exploiter le Vercel AI SDK à la manière actuelle — generateText/streamText, ToolLoopAgent, AI Gateway comme provider par défaut, recherches docs embarquées d'abord, model IDs toujours frais, consommation useChat type-safe
- Quoi
- Exploiter le Vercel AI SDK à la manière actuelle — generateText/streamText, ToolLoopAgent, AI Gateway comme provider par défaut, recherches docs embarquées d'abord, model IDs toujours frais, consommation useChat type-safe
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- un projet Node.js ; le Vercel AI SDK (le skill installe d'abord uniquement le package `ai` — les packages provider comme @ai-sdk/openai et clients comme @ai-sdk/react viennent plus tard, au besoin)
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Sélectionné par Skill Harbor — le skill ai-sdk de @vercel-labs (de la collection open-agents) : un guide de discipline pour construire des features IA avec le Vercel AI SDK sans trébucher sur des APIs obsolètes. La doctrine centrale — « ne fais pas confiance à tes connaissances internes » — force l'agent à tout vérifier contre les docs embarquées dans node_modules/ai/docs/ et la source avant d'écrire du code, à installer d'abord uniquement le package ai (providers et packages clients plus tard, au besoin), à utiliser par défaut le provider Vercel AI Gateway pour le choix des modèles, à toujours récupérer les model IDs actuels depuis l'endpoint du gateway (la version la plus récente gagne — jamais de mémoire), à lancer le typecheck après chaque changement, et à garder les options minimales. Il couvre la construction et la consommation d'agents avec le pattern ToolLoopAgent, la consommation spécifique au framework (détecter la stack depuis package.json d'abord), le useChat type-safe via InferAgentUIMessage, le setup des devtools, et une référence d'erreurs courantes pour les paramètres renommés — avec la porte de sortie pragmatique de la recherche de docs ai-sdk.dev pour les versions plus anciennes. Bémols honnêtes : délibérément paranoïaque — le rituel docs-d'abord ajoute des recherches à chaque tâche, c'est le but mais aussi le coût ; suppose un projet Node.js avec le SDK installé, pas un primer IA général ; les conseils sur les model IDs vieilliront, ce qui est exactement pourquoi il insiste sur le fetch. Licence : le manifest enregistre MIT (le manifest fait foi) ; le frontmatter du repo ne porte aucun champ de licence. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh.
Version :
Installation
Prérequis : un projet Node.js ; le Vercel AI SDK (le skill installe d'abord uniquement le package `ai` — les packages provider comme @ai-sdk/openai et clients comme @ai-sdk/react viennent plus tard, au besoin) Installe-moi « AI SDK — construire agents IA, chatbots et RAG avec le Vercel AI SDK ». Il donne à mon agent la discipline AI SDK de @vercel-labs : ne jamais faire confiance aux connaissances internes — vérifier les APIs contre node_modules/ai/docs/ et la source avant d'écrire du code, utiliser par défaut le provider Vercel AI Gateway, toujours récupérer les model IDs actuels depuis le gateway (la version la plus récente gagne, jamais de mémoire), construire les agents avec le pattern ToolLoopAgent, les consommer avec useChat type-safe (InferAgentUIMessage), détecter le framework du projet depuis package.json pour les patterns spécifiques au framework, lancer le typecheck après chaque changement, et consulter la référence d'erreurs courantes quand le typecheck échoue. Licence MIT (selon le manifest de découverte ; le frontmatter du repo ne porte aucun champ de licence). Dépôt : https://github.com/vercel-labs/open-agents/blob/main/.agents/skills/ai-sdk/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 « ai-sdk ». 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. installer le package ai dans mon projet Node, choisir le modèle/provider — AI Gateway recommandé). 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.
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.