소스 정보
- 저장소
- ag2ai/resource-hub
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 19일 06:20
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 4
- 포크
- 3
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/ag2ai/resource-hub --skill add-api-endpoint명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
REST and WebSocket endpoint patterns, error handling, and Pydantic schema conventions for the backend
Architecture, directory layout, communication protocol, and conventions for the full-stack multi-agent application
Step-by-step guide to add a new agent to the multi-agent team
SKILL.md 표시 중
SOC 직업 분류 기준
| name | add-api-endpoint |
| description | Step-by-step guide to add a new REST or WebSocket endpoint to the backend |
| license | Apache-2.0 |
backend/app/schemas.pyclass SummarizeRequest(BaseModel):
"""Request to summarize a conversation."""
conversation_id: str
class SummarizeResponse(BaseModel):
"""Summary of a conversation."""
summary: str
message_count: int
backend/app/main.pyfrom .schemas import SummarizeRequest, SummarizeResponse
@app.post("/api/summarize", response_model=SummarizeResponse)
async def summarize(req: SummarizeRequest) -> SummarizeResponse:
# Call the agent team or implement logic
responses = await run_team(f"Summarize conversation {req.conversation_id}")
return SummarizeResponse(
summary=responses[-1]["content"] if responses else "",
message_count=len(responses),
)
backend/tests/test_api.py@pytest.mark.asyncio
async def test_summarize(client: AsyncClient) -> None:
resp = await client.post("/api/summarize", json={"conversation_id": "abc"})
assert resp.status_code == 200
body = resp.json()
assert "summary" in body
const resp = await fetch("/api/summarize", {
method: "POST",
headers: { "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ conversation_id: id }),
});
const data = await resp.json();
The Vite proxy forwards /api requests to the backend automatically.
backend/app/main.py@app.websocket("/ws/stream")
async def stream_ws(websocket: WebSocket) -> None:
await websocket.accept()
try:
while True:
data = await websocket.receive_text()
payload = json.loads(data)
# Process and stream responses
await websocket.send_text(
AgentMessage(agent="system", content="...", type="status").model_dump_json()
)
except WebSocketDisconnect:
pass
const ws = new WebSocket(`${protocol}//${window.location.host}/ws/stream`);
ws.onmessage = (event) => {
const msg = JSON.parse(event.data);
// Handle message
};
The Vite proxy handles /ws paths — add the new path to vite.config.ts if using a different prefix.
schemas.pymain.py with response_model (REST) or structured JSON (WS)tests/test_api.py/api/ or /ws/ prefix (proxied by Vite)