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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/vercel/ai --skill capture-api-response-test-fixtureDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
Update the primary SDK dependencies of harness packages. Use when asked to update the harness SDKs or harness adapter dependencies.
Guide for adding first-party AI provider packages to the AI SDK. Use when creating a provider package under packages/ to integrate an external AI service.
Develop examples for AI SDK functions. Use when creating, running, or modifying examples under examples/ai-functions/src to validate provider support, demonstrate features, or create test fixtures.
SKILL.md wird angezeigt
| name | capture-api-response-test-fixture |
| description | Capture API response test fixture. |
| metadata | {"internal":true} |
For provider response parsing tests, we aim at storing test fixtures with the true responses from the providers (unless they are too large in which case some cutting that does not change semantics is advised).
The fixtures are stored in a __fixtures__ subfolder, e.g. packages/openai/src/responses/__fixtures__. See the file names in packages/openai/src/responses/__fixtures__ for naming conventions and packages/openai/src/responses/openai-responses-language-model.test.ts for how to set up test helpers.
You can use our examples under /examples/ai-functions to generate test fixtures.
For generateText, put the script under src/generate-text/<provider>/, log the raw response output to the console, and copy it into a new test fixture.
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { generateText } from 'ai';
import { run } from '../../lib/run';
run(async () => {
const result = await generateText({
model: openai('gpt-5-nano'),
prompt: 'Invent a new holiday and describe its traditions.',
});
console.log(JSON.stringify(result.response.body, null, 2));
});
For streamText, you need to set includeRawChunks to true and use the special saveRawChunks helper. Put the script under the provider directory and run it from the /examples/ai-functions folder via pnpm tsx src/stream-text/<provider>/<script-name>.ts. The result is then stored in the /examples/ai-functions/output folder. You can copy it to your fixtures folder and rename it.
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { streamText } from 'ai';
import { run } from '../../lib/run';
import { saveRawChunks } from '../../lib/save-raw-chunks';
run(async () => {
const result = streamText({
model: openai('gpt-5-nano'),
prompt: 'Invent a new holiday and describe its traditions.',
includeRawChunks: true,
});
await saveRawChunks({ result, filename: 'openai-gpt-5-nano' });
});