Build Secure Caffeine Inference Features
Caffeine applications need LLM access without exposing provider keys or misconfiguring canister outcalls. This skill provides the supported authenticated Motoko integration pattern.
Detente y solicita confirmación antes de instalar.
Revisa el plan y obtén el consentimiento explícito del usuario antes de modificar archivos.
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Review the Skillstore skill "extension-inference" from https://skillstore.io/skills/caffeinelabs-extension-inference.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/caffeinelabs-extension-inference/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Usando "extension-inference". Add a summarization feature to my Caffeine application without asking users for an API key.
Resultado esperado:
A backend integration plan using platform credentials, a router-based chat request, validated response handling, and a simple pending frontend state.
Usando "extension-inference". Check whether my canister inference method is ready for production.
Resultado esperado:
Usando "extension-inference". Can this integration generate images and stream partial responses?
Resultado esperado:
No. This host supports chat completions with complete responses, not image generation or streaming.
All 59 static findings are false positives caused by Markdown code formatting, documentation links, and relative links. However, the canonical public chat endpoint lacks authorization, quotas, and rate limits, creating a high-confidence resource-abuse risk.
Comparte el informe de evaluación versionado, la insignia neutral, la tarjeta insertable y las citas. Skillstore presenta evidencias sin decidir si este Skill es seguro.
https://skillstore.io/skills/caffeinelabs-extension-inference/audits/1?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/caffeinelabs-extension-inference?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/caffeinelabs-extension-inference?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/caffeinelabs-extension-inference/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/caffeinelabs-extension-inference.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>caffeinelabs. (2026). extension-inference security audit report (audit version 1) [Author version 0.1.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/caffeinelabs-extension-inference/audits/1@techreport{caffeinelabs-caffeinelabs-extension-inference-2026,
author = {caffeinelabs},
title = {extension-inference security audit report (audit version 1)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {1},
url = {https://skillstore.io/skills/caffeinelabs-extension-inference/audits/1},
note = {Author version 0.1.0}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "extension-inference security audit report (audit version 1)"
version: "0.1.0"
type: report
authors:
- name: "caffeinelabs"
date-released: "2026-08-29"
url: "https://skillstore.io/skills/caffeinelabs-extension-inference/audits/1"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:caffeinelabs-extension-inference:audit:1"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Create a Motoko backend method that sends prompts through Caffeine Inference and returns validated text.
Check that credentials remain backend-only and requests use supported configuration, model, and replication settings.
Confirm whether chat completions meet product requirements before designing frontend states and backend interfaces.
Add a basic Caffeine Inference chat method to my Motoko canister. Use platform credentials and explain each changed file.
Integrate Caffeine Inference into this existing Motoko backend. Preserve current architecture and handle empty or missing response content.
Review this Caffeine Inference endpoint for credential exposure, replicated outcalls, unauthorized usage, cycle costs, and missing request limits.
Design a production Caffeine Inference workflow with authorization, per-principal quotas, prompt limits, usage accounting, retries, and user-facing failure states.
Autor
caffeinelabsLicencia
MIT
Versión del autor
v0.1.0
Revisión de Skillstore
r1
Ref.
2197f31c95ebfaf5ee9b50f95c8ecb53afcd7380
Actualidad del mantenimiento
29/8/2026
Uso
1 descargas · 0 vistas
Estructura de archivos
📄 SKILL.md
Expose Canister Data Through OQL
Structured canister data is difficult for intelligence agents to query safely. This skill adds OQL entities, schema discovery, query execution, relationships, and per-entity authorization.
Añadir la aprobación de usuarios a aplicaciones de Caffeine AI
Las aplicaciones necesitan una forma controlada de admitir usuarios antes de exponer funciones protegidas. Esta habilidad proporciona orientación sobre las comprobaciones de aprobación en el backend y los flujos de administración en el frontend.
Add Object Storage to Caffeine AI Apps
Large files need storage beyond Internet Computer canister limits. This skill guides Caffeine AI projects through backend integration, browser uploads, cached display, downloads, and troubleshooting.
Add Camera Capture to React Apps
Web camera integration requires permission handling, preview state, and device controls. This skill guides Claude, Codex, and Claude Code through the provided React hook.
Query OQL Canisters with the ICP CLI
Writing OQL queries requires exact schema names, JSON types, Candid escaping, and careful pagination. This skill provides practical patterns for reliable, read-only canister queries.
Añadir llamadas HTTP salientes de backend a Caffeine AI
Los canisters de backend necesitan una forma controlada de llamar a servicios externos. Esta habilidad muestra cómo añadir llamadas salientes GET y POST con callbacks de transformación.
Crear funcionalidades de productos de IA en producción
por sickn33
Las funcionalidades de IA suelen fallar cuando los prompts, la recuperación, los costos y la seguridad se tratan como elementos secundarios. Esta skill guía patrones de producción para funcionalidades LLM confiables.
Construye sistemas de ML y RAG para producción
por davila7
Los sistemas de ML para producción son difíciles de diseñar, desplegar y supervisar de manera coherente. Esta skill ofrece orientación sobre MLOps, integración de LLM, arquitectura RAG y estructuras base para flujos de trabajo locales.
Analizar la calidad de las pruebas en distintos frameworks
por C0ntr0lledCha0s
Las pruebas débiles ocultan defectos, ralentizan la refactorización y hacen que las cifras de cobertura sean engañosas. Esta skill analiza suites de pruebas y ofrece orientación priorizada sobre fiabilidad, mantenibilidad, cobertura y pruebas de mutación.
Domina flujos de trabajo avanzados de Git
por AutumnsGrove
El historial complejo de Git puede ser difícil de reparar sin perder trabajo. Esta skill proporciona flujos de trabajo guiados para rebase, conflictos, bisect, recuperación y gestión de ramas.
Crear suites de pruebas Jest fiables
por C0ntr0lledCha0s
Los proyectos Jest suelen necesitar patrones coherentes de configuración, mocking y aserciones. Esta skill ofrece orientación enfocada, plantillas y comprobaciones para pruebas de JavaScript, TypeScript, React y estilo Vitest.
Analizar Patrones de Código y Arquitectura
por C0ntr0lledCha0s
Las bases de código grandes ocultan estructuras repetidas y decisiones arquitectónicas poco claras. Esta habilidad encuentra patrones, explica su intención y destaca oportunidades prácticas de refactorización.