Compétences streaming-api-patterns
📦

streaming-api-patterns

Risque faible 🌐 Accès réseau

Créer des API de streaming avec SSE et WebSockets

Les fonctionnalités en temps réel échouent souvent parce que les protocoles de streaming, la reconnexion et la contre-pression sont gérés de manière incohérente. Cette skill fournit à Claude, Codex et Claude Code des modèles pratiques pour SSE, WebSockets, ReadableStream et le streaming de tokens LLM.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 78 Bronze
1

Télécharger le ZIP du skill

2

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

3

Activez et commencez à utiliser

Ressources lisibles par les agents

Utilisez ces liens lorsqu'un AI Agent, un crawler ou un script a besoin d'un contexte propre au lieu de lire toute la page.

Détail Markdown GET /skills/ariegoldkin-streaming-api-patterns.md Manifest signé GET /api/skills/ariegoldkin-streaming-api-patterns/manifest Lockfile signé GET /api/skills/ariegoldkin-streaming-api-patterns/lockfile

Tester

Utilisation de "streaming-api-patterns". J’ai besoin de mises à jour de progression en direct pour une exportation longue.

Résultat attendu:

Recommandation : utilisez SSE, car les mises à jour vont uniquement du serveur vers le navigateur. Incluez des événements keepalive, la gestion de l’abandon et un événement final de fin.

Utilisation de "streaming-api-patterns". Mon application de chat doit permettre aux utilisateurs d’envoyer et de recevoir des messages instantanément.

Résultat attendu:

Recommandation : utilisez WebSockets, car la communication est bidirectionnelle. Ajoutez l’authentification, des vérifications d’origine, un heartbeat, des limites de taille de message et un comportement de reconnexion.

Utilisation de "streaming-api-patterns". Mon stream LLM se casse parfois pendant l’analyse JSON.

Résultat attendu:

Passez en revue les limites des fragments, la gestion Unicode partielle, la mise en tampon par ligne, les marqueurs de fin et les événements d’erreur sûrs avant d’analyser chaque message.

Audit de sécurité

Risque faible
v6 • 6/28/2026

Static analysis reported external command and weak cryptography patterns, but review found those were false positives from Markdown code fences, inline code, metadata text, and checklist wording. The network patterns are expected educational examples for SSE, WebSocket, fetch, and documentation links. One low-severity template issue remains because an error message is interpolated directly into an SSE JSON event.

3
Fichiers analysés
420
Lignes analysées
4
résultats
6
Total des audits
Problèmes à risque faible (3)
templates/sse-endpoint-template.ts:36
Unsafe Error Message Interpolation in SSE Template
The template inserts error.message directly into a JSON-formatted SSE event string. This can leak internal error details and can break the event payload if the message contains quotes or control characters.
checklists/streaming-checklist.md:6checklists/streaming-checklist.md:7checklists/streaming-checklist.md:8checklists/streaming-checklist.md:9checklists/streaming-checklist.md:12checklists/streaming-checklist.md:13checklists/streaming-checklist.md:14checklists/streaming-checklist.md:16checklists/streaming-checklist.md:19checklists/streaming-checklist.md:35SKILL.md:3checklists/streaming-checklist.md:35SKILL.md:29SKILL.md:66SKILL.md:72SKILL.md:93SKILL.md:99SKILL.md:103SKILL.md:115SKILL.md:119SKILL.md:142SKILL.md:187SKILL.md:191templates/sse-endpoint-template.ts:25templates/sse-endpoint-template.ts:36
Documentation Syntax Misclassified as Execution or Weak Crypto
The reported external command and weak cryptography findings are not real execution or cryptography risks. The cited locations are Markdown code fences, inline formatting, metadata text, and checklist wording, not runnable shell or weak crypto code.
SKILL.md:62SKILL.md:90SKILL.md:160SKILL.md:202SKILL.md:255SKILL.md:256SKILL.md:257SKILL.md:258templates/sse-endpoint-template.ts:59
Expected Network API Examples
The network findings are legitimate examples for a streaming API skill. They show EventSource, WebSocket, fetch, SSE headers, and public documentation links without hidden exfiltration behavior.

Facteurs de risque

🌐 Accès réseau (9)
SKILL.md:160 SKILL.md:90 SKILL.md:62 SKILL.md:202 SKILL.md:255 SKILL.md:256 SKILL.md:257 SKILL.md:258 templates/sse-endpoint-template.ts:59

Motifs détectés

Raw Exception Text in Streamed JSON Event
Audité par: codex Voir l’historique des audits →

Score de qualité

55
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
71
Communauté
84
Sécurité
83
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Streamer des réponses LLM

Créez des interfaces de chat qui affichent la sortie du modèle à mesure que les tokens arrivent, avec des marqueurs de fin et une analyse côté client.

Ajouter des mises à jour produit en direct

Choisissez SSE ou WebSockets pour les notifications, tableaux de bord, mises à jour de progression et événements d’applications collaboratives.

Évaluer la préparation au streaming

Utilisez la checklist pour vérifier la reconnexion, la contre-pression, les limites de débit, les tests et le comportement mémoire.

Essayez ces prompts

Choisir un protocole de streaming 
Aide-moi à choisir entre Server-Sent Events, WebSockets et ReadableStream pour ma fonctionnalité. Pose des questions sur la direction, l’échelle, l’authentification et la compatibilité navigateur.
Concevoir un endpoint SSE 
Conçois un endpoint SSE prêt pour la production pour une application Next.js. Inclus les headers, le comportement keepalive, la gestion des déconnexions et les étapes d’analyse côté client.
Améliorer le streaming de tokens LLM 
Passe en revue mon flux de streaming LLM pour la latence, les fragments partiels, la gestion de la fin, les événements d’erreur et l’annulation par l’utilisateur.
Auditer une architecture en temps réel 
Audite mon architecture en temps réel pour la contre-pression, les tempêtes de reconnexion, les limites de débit, la validation des messages, l’observabilité et les limites des connexions longues.

Bonnes pratiques

  • Faites correspondre le protocole à la direction des messages, au nombre de connexions et à la compatibilité navigateur.
  • Validez les messages, authentifiez les connexions et appliquez des limites de débit aux endpoints en temps réel.
  • Testez les réseaux lents, les chemins de reconnexion, les clients concurrents et le comportement mémoire des connexions longues.

Éviter

  • Utiliser WebSockets pour des mises à jour unidirectionnelles alors que SSE serait plus simple.
  • Streamer des erreurs internes brutes ou du contenu utilisateur non assaini vers les clients.
  • Ignorer la contre-pression, les limites de connexions navigateur et le comportement des tempêtes de reconnexion.

Foire aux questions

Cette skill exécute-t-elle des requêtes réseau ?
Non. Elle documente des modèles de streaming et inclut du code d’exemple que les utilisateurs peuvent adapter.
Quels outils peuvent utiliser cette skill ?
Le rapport indique Claude, Codex et Claude Code comme outils pris en charge.
SSE est-il meilleur que WebSockets ?
SSE est préférable pour les mises à jour serveur unidirectionnelles. WebSockets est préférable pour la communication bidirectionnelle.
Couvre-t-elle le streaming LLM ?
Oui. Elle inclut des modèles pour streamer la sortie du modèle, analyser les événements et gérer les marqueurs de fin.
Puis-je copier le modèle directement en production ?
Non. Passez d’abord en revue l’authentification, l’assainissement des erreurs, les limites de débit et les paramètres d’infrastructure.
Inclut-elle des conseils de test ?
Oui. La checklist couvre les réseaux lents, la reconnexion, la concurrence, les tests de charge, les erreurs et les fuites mémoire.

Détails du développeur

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/ArieGoldkin/ai-agent-hub/tree/main/skills/streaming-api-patterns

Réf

main

Structure de fichiers

📁 checklists/

📄 streaming-checklist.md

📁 templates/

📄 sse-endpoint-template.ts

📄 SKILL.md