streaming-api-patterns
Создание API потоковой передачи данных в реальном времени
Современные приложения требуют доставки данных в реальном времени для интерфейсов LLM, уведомлений и живых обновлений. Этот навык предоставляет шаблоны кода для Server-Sent Events, WebSockets и ReadableStream API для реализации готовых к производству решений с потоковой передачей.
Télécharger le ZIP du skill
Importer dans Claude
Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill
Activez et commencez à utiliser
Tester
Utilisation de "streaming-api-patterns". Создать потоковую конечную точку для ответов LLM
Résultat attendu:
- Использовать ReadableStream с TextEncoder для форматирования сообщений SSE
- Передавать каждый токен по мере его поступления в формате 'data: {token}\n\n'
- Отправлять маркер '[DONE]' по завершении потоковой передачи
- Установить заголовки: Content-Type: text/event-stream, Cache-Control: no-cache
- Обрабатывать отключение клиента с помощью проверки req.signal.aborted
Utilisation de "streaming-api-patterns". Создать сервер чата на WebSocket
Résultat attendu:
- Создать WebSocketServer на порту 8080 с библиотекой ws
- Обрабатывать событие 'connection' для принятия новых клиентов
- Транслировать входящие сообщения всем ОТКРЫТЫМ клиентам
- Реализовать ping-pong пульс для проверки работоспособности соединения
- Отслеживать количество клиентов для управления ресурсами сервера
Audit de sécurité
SûrPure documentation and code template skill. All static findings are false positives caused by markdown code formatting (backticks) misidentified as shell commands, and documentation references to cryptographic algorithms (in URLs/specifications) misidentified as weak crypto usage. The skill contains no executable scripts, network calls, or filesystem operations beyond its own files.
Facteurs de risque
⚙️ Commandes externes (22)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Интерфейсы чата LLM
Создание потоковых чат-интерфейсов, которые отображают ответы ИИ токен за токеном по мере их генерации
Уведомления в реальном времени
Реализация систем push-уведомлений от сервера для живых обновлений, оповещений и панелей мониторинга
Потоки живых данных
Создание потоковых конечных точек для курсов акций, аналитических панелей и инструментов совместной работы
Essayez ces prompts
Покажите, как создать базовую конечную точку Server-Sent Events в Next.js, которая передает данные клиенту
Напишите реализацию сервера WebSocket, который транслирует сообщения всем подключенным клиентам
Создайте API конечную точку, которая передает ответы OpenAI клиенту токен за токеном с помощью ReadableStream
Реализуйте класс ReconnectingEventSource с экспоненциальной задержкой, который автоматически переподключается при потере соединения
Bonnes pratiques
- Отправлять keepalive комментарии каждые 30 секунд для предотвращения отключений по таймауту
- Использовать экспоненциальную задержку для повторных подключений для снижения нагрузки на сервер
- Отслеживать размеры буфера и реализовывать backpressure для обработки медленных потребителей
Éviter
- Блокировка цикла событий синхронными операциями в обработчиках потоков
- Отправка большого количества мелких сообщений без группировки
- Неправильное закрытие потоков, вызывающее утечки памяти при долгих соединениях