develop-ai-functions-example

作成者: vercel

複数のプロバイダーと機能にわたるAI SDK関数の開発および検証スクリプト。AI SDK関数カテゴリ(テキスト生成、ストリーミング、構造化出力、埋め込み、画像生成、音声、文字起こし、再ランキング、エージェント)ごとに整理。ファイル命名規則はプロバイダーと機能の組み合わせ(例:openai-tool-call.ts、amazon-bedrock-anthropic-cache-control.ts)をマッピングし、迅速な識別を可能に。エラーハンドリング、環境読み込みなどの共有ユーティリティヘルパーを含む。

npx skills add https://github.com/vercel/ai --skill develop-ai-functions-example

AI Functions Examples

The examples/ai-functions/ directory contains scripts for validating, testing, and iterating on AI SDK functions across providers.

Example Categories

Examples are organized by AI SDK function in examples/ai-functions/src/:

DirectoryPurpose
generate-text/Non-streaming text generation with generateText()
stream-text/Streaming text generation with streamText()
generate-object/Structured output generation with generateObject()
stream-object/Streaming structured output with streamObject()
agent/ToolLoopAgent examples for agentic workflows
embed/Single embedding generation with embed()
embed-many/Batch embedding generation with embedMany()
generate-image/Image generation with generateImage()
generate-speech/Text-to-speech with generateSpeech()
transcribe/Audio transcription with transcribe()
rerank/Document reranking with rerank()
middleware/Custom middleware implementations
registry/Provider registry setup and usage
telemetry/OpenTelemetry integration
complex/Multi-component examples (agents, routers)
lib/Shared utilities (not examples)
tools/Reusable tool definitions

File Naming Convention

Examples follow the pattern: {provider}-{feature}.ts

PatternExampleDescription
{provider}.tsopenai.tsBasic provider usage
{provider}-{feature}.tsopenai-tool-call.tsSpecific feature
{provider}-{sub-provider}.tsamazon-bedrock-anthropic.tsProvider with sub-provider
{provider}-{sub-provider}-{feature}.tsgoogle-vertex-anthropic-cache-control.tsSub-provider with feature

Example Structure

All examples use the run() wrapper from lib/run.ts which:

  • Loads environment variables from .env
  • Provides error handling with detailed API error logging

Basic Template

import { providerName } from '@ai-sdk/provider-name';
import { generateText } from 'ai';
import { run } from '../lib/run';

run(async () => {
  const result = await generateText({
    model: providerName('model-id'),
    prompt: 'Your prompt here.',
  });

  console.log(result.text);
  console.log('Token usage:', result.usage);
  console.log('Finish reason:', result.finishReason);
});

Streaming Template

import { providerName } from '@ai-sdk/provider-name';
import { streamText } from 'ai';
import { printFullStream } from '../lib/print-full-stream';
import { run } from '../lib/run';

run(async () => {
  const result = streamText({
    model: providerName('model-id'),
    prompt: 'Your prompt here.',
  });

  await printFullStream({ result });
});

Tool Calling Template

import { providerName } from '@ai-sdk/provider-name';
import { generateText, tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';
import { run } from '../lib/run';

run(async () => {
  const result = await generateText({
    model: providerName('model-id'),
    tools: {
      myTool: tool({
        description: 'Tool description',
        inputSchema: z.object({
          param: z.string().describe('Parameter description'),
        }),
        execute: async ({ param }) => {
          return { result: `Processed: ${param}` };
        },
      }),
    },
    prompt: 'Use the tool to...',
  });

  console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
});

Structured Output Template

import { providerName } from '@ai-sdk/provider-name';
import { generateObject } from 'ai';
import { z } from 'zod';
import { run } from '../lib/run';

run(async () => {
  const result = await generateObject({
    model: providerName('model-id'),
    schema: z.object({
      name: z.string(),
      items: z.array(z.string()),
    }),
    prompt: 'Generate a...',
  });

  console.log(JSON.stringify(result.object, null, 2));
  console.log('Token usage:', result.usage);
});

Running Examples

From the examples/ai-functions directory:

pnpm tsx src/generate-text/openai.ts
pnpm tsx src/stream-text/openai-tool-call.ts
pnpm tsx src/agent/openai-generate.ts

When to Write Examples

Write examples when:

  1. Adding a new provider: Create basic examples for each supported API (generateText, streamText, generateObject, etc.)

  2. Implementing a new feature: Demonstrate the feature with at least one provider example

  3. Reproducing a bug: Create an example that shows the issue for debugging

  4. Adding provider-specific options: Show how to use providerOptions for provider-specific settings

  5. Creating test fixtures: Use examples to generate API response fixtures (see capture-api-response-test-fixture skill)

Utility Helpers

The lib/ directory contains shared utilities:

FilePurpose
run.tsError-handling wrapper with .env loading
print.tsClean object printing (removes undefined values)
print-full-stream.tsColored streaming output for tool calls, reasoning, text
save-raw-chunks.tsSave streaming chunks for test fixtures
present-image.tsDisplay images in terminal
save-audio.tsSave audio files to disk

Using print utilities

import { print } from '../lib/print';

// Pretty print objects without undefined values
print('Result:', result);
print('Usage:', result.usage, { depth: 2 });

Using printFullStream

import { printFullStream } from '../lib/print-full-stream';

const result = streamText({ ... });
await printFullStream({ result }); // Colored output for text, tool calls, reasoning

Reusable Tools

The tools/ directory contains reusable tool definitions:

import { weatherTool } from '../tools/weather-tool';

const result = await generateText({
  model: openai('gpt-4o'),
  tools: { weather: weatherTool },
  prompt: 'What is the weather in San Francisco?',
});

Best Practices

  1. Keep examples focused: Each example should demonstrate one feature or use case

  2. Use descriptive prompts: Make it clear what the example is testing

  3. Handle errors gracefully: The run() wrapper handles this automatically

  4. Use realistic model IDs: Use actual model IDs that work with the provider

  5. Add comments for complex logic: Explain non-obvious code patterns

  6. Reuse tools when appropriate: Use weatherTool or create new reusable tools in tools/

vercelのその他のスキル

benchmark-sandbox
vercel
Vercel Sandbox上でvercel-pluginの評価シナリオを実行し、ローカルのWezTermパネルの代わりに使用します。Claude Codeとプラグインがプリインストールされた一時的なマイクロVMをプロビジョニングします…
official
emil-design-eng
vercel
このスキルは、Emil KowalskiのUIポリッシュ、コンポーネントデザイン、アニメーションの決定、そしてソフトウェアを素晴らしいものにする目に見えない細部に関する哲学をエンコードしています。
official
vercel-react-best-practices
vercel
Vercel EngineeringによるReactおよびNext.jsのパフォーマンス最適化ガイドライン。このスキルは、React/Next.jsのコードを記述、レビュー、またはリファクタリングする際に使用すべきものです。
official
vercel-react-best-practices
vercel
Vercel EngineeringによるReactおよびNext.jsのパフォーマンス最適化ガイドライン。このスキルは、React/Next.jsのコードを記述、レビュー、またはリファクタリングする際に使用すべきものです。
official
write-guide
vercel
現実世界のユースケースを段階的な例を通じて教える技術ガイドを作成します。概念は読者が必要とするタイミングでのみ導入されます。
official
release
vercel
Vercelプラグインをリリース — ゲートを実行し、バージョンを上げ、アーティファクトを生成し、コミットしてプッシュします。「リリースして」「出荷して」「バージョンを上げてプッシュして」または「リリースを切って」と依頼されたときに使用します。
official
deepsec
vercel
dev3000からチェックアウトしたVercelプロジェクトに対してDeepSecを実行します。ワンクリックDeepSecセットアップ、プロジェクトコンテキストのブートストラップ、制限付きの初回パス処理などに使用します。
official
backport-pr
vercel
マージされたNext.jsのプルリクエストをcanaryからnext-16-2などの以前のリリースブランチにバックポートします。ユーザーがバックポート、チェリーピック、またはオープンを依頼した場合に使用します…
official