ai-sdk

ai-sdk skill 概覽

這個 ai-sdk skill 能幫你做什麼

ai-sdk skill 是一份很實用的開發指南，特別適合正在用 Vercel AI SDK 開發、而且需要符合目前版本的協助，而不是泛泛的 LLM 建議的開發者。它真正的價值，在於幫你選對 API 形式、確認現代語法，並在替應用加入 chat、streaming、tools、structured generation、embeddings 或 agents 時，避開過時寫法。

哪些人適合安裝這個 ai-sdk skill

最適合的讀者包括：

• 正在評估 ai-sdk for Full-Stack Development 的全端開發者
• 要把舊版 AI SDK 程式碼遷移到新版 API 的團隊
• 正在使用 generateText、streamText、tools、ToolLoopAgent 或 useChat 的開發者
• 想比較 OpenAI、Anthropic、Google 與 gateway-based access 之間 provider 設定方式的人
• 不想像單純下「幫我寫 AI 程式碼」提示那樣，一開始就走錯方向的開發者

為什麼這個 skill 比一般提示詞更有用

它最明顯的差異在於：這個 skill 會直接提醒你，模型內建對 AI SDK 的知識往往已經過時。它不是叫你相信記憶，而是引導你回頭查本機安裝的套件文件、檢查原始碼，並優先參考像是常見 API 變更、gateway 用法、devtools，以及 type-safe agent patterns 這類有針對性的資料。也因此，這個 ai-sdk skill 在安裝決策與實作過程中，通常會比一般對話式提問可靠得多。

採用前最值得先確認的事

多數人在導入前最在意的，通常是：

• 是否應該先只安裝 ai
• 之後要怎麼依需求挑 provider packages，而不是一開始裝太多
• 最近有哪些 API 改動
• 網路上找到的 useChat 範例現在還能不能用
• 要怎麼除錯 tool loops 和 streamed runs
• 這個 SDK 比較適合 server routes、React UI，還是兩者都適合

如果這些正是你卡住的點，這頁會幫你省下不少時間。

如何使用 ai-sdk skill

先從最小化的 ai-sdk 安裝路徑開始

第一步先用最小安裝：

pnpm add ai

這裡的 repository guidance 是有意識安排的：先只安裝核心 ai 套件。不要一開始就把 @ai-sdk/openai、@ai-sdk/react 或其他 provider/client packages 全部加進來，除非你的實際需求已經明確需要。這樣可以減少先入為主的錯誤假設，也能讓實作更貼近目前文件。

如果你是要把這個 GitHub skill 本身裝進 agent workflow，請使用：

npx skills add vercel/ai --skill ai-sdk

在請它寫程式前，先在本機確認文件

這個 ai-sdk skill 的關鍵使用方式，不是「靠記憶直接問」。正確流程是：

1. 確認 node_modules/ai/docs/ 存在。
2. 搜尋 node_modules/ai/docs/ 和 node_modules/ai/src/。
3. 只有在這之後，才回頭參考 ai-sdk.dev 或 repo 相關資料。

這是 ai-sdk guide 裡最重要的實務習慣，因為 AI SDK 的 API 演進很快，而公開可找到的範例常常落後版本。

先讀這些檔案，最快進入狀況

如果你想快速掌握方向，建議依這個順序開始看：

1. skills/use-ai-sdk/SKILL.md
2. skills/use-ai-sdk/references/common-errors.md
3. skills/use-ai-sdk/references/ai-gateway.md
4. skills/use-ai-sdk/references/devtools.md
5. skills/use-ai-sdk/references/type-safe-agents.md

這個順序好用的原因是：

• SKILL.md 先說明觸發條件與工作流程
• common-errors.md 能提早避開 API rename 類型的陷阱
• ai-gateway.md 幫你更快做出可運作的 model 設定
• devtools.md 會在程式跑起來後，大幅提升除錯效率
• type-safe-agents.md 則適合 UI 與 agent types 必須對齊的情境

在寫程式前，先搞清楚目前 API 漂移在哪裡

導入 ai-sdk 時，最常見的阻礙之一就是直接複製舊範例。這些 references 特別點出了幾項會直接影響 ai-sdk usage 的變動：

• maxTokens → maxOutputTokens
• maxSteps → stopWhen: stepCountIs(n)
• tool parameters → inputSchema
• 某些舊版 object-generation patterns 已經改變
• useChat 變動很大，重用前一定要重新確認

如果你第一次向這個 skill 提問時，就把目前套件版本和任何舊程式碼一起提供，得到的 migration 建議通常會精準得多。

想盡快做出第一個可用結果時，先用 AI Gateway

對很多團隊來說，最快的起步方式是走 gateway-backed setup。這個 skill 內建的 Vercel AI Gateway 參考資料很實用，你可以用下面這種字串直接指定 model：

import { generateText } from 'ai';

const { text } = await generateText({
  model: 'anthropic/claude-sonnet-4.5',
  prompt: 'What is love?',
});

如果你現在的重點不是 provider SDK plumbing，而是想先快速驗證產品行為，這會特別有幫助。

不過在硬寫任何 model ID 之前，先抓一次目前可用的 model list。這份 reference 有明確提醒：不要憑記憶相信 model 名稱。

使用 ai-sdk skill 時，該提供哪些輸入資訊

要讓這個 ai-sdk skill 幫你選對 package 組合與 API pattern，請提供足夠上下文。好的提問通常會包含：

• runtime：Next.js、Node.js、Vercel、edge/serverless 等
• 目標：chat UI、agent、RAG、structured extraction、tool calling
• 目前套件版本
• 是否需要 streaming
• provider 偏好，或是否打算走 gateway
• 前端需求，例如 React hooks 或純 server 使用
• 任何失敗中的程式碼與完整錯誤訊息

弱的輸入：

• "Help me use AI SDK"

強的輸入：

• "I have a Next.js app router project on AI SDK 6, need streaming chat with tool calling, want to start with gateway, and my old useChat code no longer works. Show the minimal server route and UI shape."

第二種提問方式，能讓 skill 更快聚焦到對的文件與現代 API 名稱。

把模糊需求改寫成更好的 ai-sdk prompt

一個好用的公式是：

• app context
• 想要的使用者體驗
• 目前實作狀態
• constraints
• 預期輸出格式

例如：

I'm building a customer-support assistant in Next.js. I need ai-sdk usage for streamed responses, one weather tool, and a React chat UI. Keep packages minimal, prefer gateway first, and explain any AI SDK 6 changes from older examples. Return the file list, install commands, and the smallest working path.

這種寫法會比直接要求「幫我做一個 agent」更有效，因為它提供了足夠結構，讓 skill 不會只回傳很泛的 scaffolding。

依常見工作類型選對 ai-sdk skill 的使用方式

不同工作，ai-sdk skill 的問法也應該不同：

• 第一次安裝：要求最小套件組合與單一可運作請求
• 做 migration：貼上舊程式碼，請它指出 API rename 與行為差異
• 做 tool calling：直接問 tool schema 形狀與 stop conditions
• 做前端 chat：明確要求目前版本的 useChat pattern
• 做除錯：問如何用 DevTools 檢查 runs，以及 traces 會存在哪裡

這種依工作類型提問的方式，正是 ai-sdk skill 比快速瀏覽 repo 更有價值的地方。

程式能跑但行為不對時，改用 DevTools

如果程式已經能編譯，但模型行為不如預期，DevTools 這份 reference 的價值就非常高。它會記錄 SDK calls、steps 與 tool interactions，資料會寫到：

.devtools/generations.json

這對以下情況尤其有幫助：

• 隱藏的 tool-call loops
• malformed structured outputs
• prompt 與 tool 不匹配
• 難以理解的 streamed behavior
• agent runs 中的 token 與 step 檢查

從導入決策角度來看，這很重要，因為它能降低初次安裝後的除錯成本。

需要 UI 渲染穩定時，採用 type-safe agent patterns

如果你正在做 agent-backed UI，type-safe agent 這份 reference 代表這個 skill 不只是給玩具範例用的。它展示了一種模式：由 agent definitions 匯出推導出的 UIMessage types，讓 useChat 的渲染更可靠。

這對 ai-sdk for Full-Stack Development 特別相關，因為後端 agent 設定與前端訊息渲染通常必須保持一致。

這些情況下，ai-sdk skill 可能不適合你

如果你的主要需求是以下幾種，就不建議選這個 skill：

• 與 ai 套件無關的 provider-specific SDK 文件
• 不涉及實作的一般 prompt engineering 建議
• 以 Python 為主的 AI application 指南
• 與 framework 無關的 LLM 理論

這個 skill 最適合的是：你正在 JavaScript/TypeScript 技術棧裡，處理 AI SDK 的實作或除錯問題。

ai-sdk skill 常見問題

ai-sdk skill 適合初學者嗎？

適合，但前提是你已經具備基本的 JavaScript 或 TypeScript 能力。它對初學者友善的地方，在於會幫你縮小起步範圍；但它仍然假設你會修改專案檔案、安裝套件，以及遵循框架慣例。

ai-sdk skill 能取代看文件嗎？

不能。它最適合扮演的是導覽層，告訴你該先看哪裡、哪些現代 pattern 值得信任。它的核心價值是減少走錯路，而不是取代原始文件。

在 ai-sdk install 之前，最大的提醒是什麼？

不要相信舊範例，也不要相信模型對 AI SDK 語法的記憶。這個 repository 一再強調：先檢查本機已安裝的文件和 source。這不是小提醒，而是正確進行 ai-sdk install 與後續實作的核心原則。

我應該一開始就把所有 provider packages 都裝好嗎？

通常不需要。先裝 ai，等到實際需求出現，再補 provider 或 client packages。這樣能讓依賴選擇更有意識，也能避免把過時假設一起帶進你的設定流程。

這個 ai-sdk skill 主要是給 chat app 用的嗎？

不是。chat 確實是常見用途，但這個 skill 同樣適用於 structured generation、tool calling、agents、embeddings、gateway-based model access，以及 streamed server responses。

這跟直接叫 LLM 幫我寫 AI SDK 程式碼有什麼不同？

一般提示詞很可能會很有自信地產生已過時的 API。這個 skill 比較好的地方在於，它會強制你走一套驗證流程：先看本機文件、再看目前 references、留意已知 migration traps，並閱讀特定檔案。這能提高可信度，也減少重工。

它有幫助 React 和 useChat 嗎？

有，但要注意：useChat 變動很大。對舊 snippet 要保持懷疑，複製 UI 範例前，先用這個 skill 確認目前版本的正確形式。

什麼情況下不該用這份 ai-sdk guide？

如果你的問題主要是 vendor billing、model evaluation strategy，或非 JS 平台整合，那就不太適合。當你卡住的是目前版 AI SDK 的實作細節時，再使用它最有價值。

如何讓 ai-sdk skill 更好用

提供版本資訊，不要只講目標

想更快得到正確結果，最有效的方法之一，就是附上精確版本，尤其是 ai 和相關套件。很多失敗案例，都是因為只說「我想要 AI SDK 程式碼」，卻沒交代自己用的是新版本，還是正在搬遷舊程式碼。

先要求最小可運作切片

比起直接說「幫我做完整 agent app」，更好的順序是：

• "show the smallest generateText example"
• "add one tool"
• "then stream it"
• "then wire useChat"

這種漸進式 workflow 會讓 ai-sdk guide 更有效，因為每一步都能先對照目前文件確認，再往上疊加複雜度。

錯誤訊息請原文貼上

如果出了問題，請附上完整錯誤訊息和相關程式片段。之所以會有 common-errors.md，就是因為很多問題都來自 API 名稱只差一點點。單一一則精確錯誤，常常就足以判斷你是用了舊文件、錯的 package imports，還是已過時的選項。

明確說明你要 gateway 還是 direct provider setup

很多模糊空間，只要一開始先講清楚這點就會消失：

• "Use Vercel AI Gateway first"
• "Use direct OpenAI provider package"
• "Keep provider choice abstract for now"

這會直接影響安裝指令、model selection，以及範例整體結構。

明白交代 runtime 與 framework 邊界

想得到更準確的 ai-sdk usage 建議，請直接說清楚：

• 只有 server，還是 client + server
• 是 Next.js App Router，還是其他 framework
• edge 還是 Node runtime
• TypeScript strictness
• tools 會呼叫內部 API，還是外部服務

這些細節都會影響什麼才算是「正確」的程式碼。

常見失敗模式要特別注意

最容易拉低品質的情況包括：

• 依賴過時的 useChat 範例
• 複製已棄用的 option names
• 硬寫舊版 model IDs
• 太早安裝太多 packages
• 還沒定義 tools 與 stop conditions，就先要求 agent 程式碼
• 除錯時只看 console logs，不看 run traces

只要避開這些問題，ai-sdk skill 的可靠度通常會高很多。

請 ai-sdk skill 比較兩條實作路線

一個很有效的提問方式，是請它幫你做決策，而不只是產生程式碼。例如：

Compare ai-sdk usage for (A) gateway-first quick setup and (B) direct provider setup in my Next.js app. Recommend one based on fast prototyping, future portability, and minimal package count.

這種提問，比起直接說「把文件給我看」，通常更能得到有助於採用決策的建議。

第一次回答後，用具體證據繼續迭代

拿到第一輪輸出後，如果你想讓結果更精準，可以接著補上以下任一種資訊：

• 目前的 file tree
• 已安裝的 package list
• 實際失敗的 request
• 擷取的 .devtools/generations.json 片段
• 來自 node_modules/ai/docs/ 的本機文件摘錄

這種以證據為基礎的迭代方式，是把 ai-sdk skill 從一般建議提升到實作等級協助的最佳方法。