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智客 ZICQ

技能库 智客分类:Agent 工作流 convex-agent

Convex Agent

在 Convex app 中添加一个 AI 代理 / RAG 后端 (@ convex- dev/ agent) .

24816 安装量

官方网址:skills.sh

技能介绍

先看中文介绍;官方 description 原文单独保留,不改写 SKILL.md。

做什么

在 Convex app 中添加一个 AI 代理 / RAG 后端 (@ convex- dev/ agent) .

何时用

官方 description 未单独写出 Use when。按规范,代理会在用户任务与这段 description 的关键词匹配时激活本技能。

代理如何加载

按 Agent Skills 渐进披露:启动时只加载 name 与 description(约 100 token);任务匹配后才读入整份 SKILL.md 正文;scripts/、references/、assets/ 仅在需要时再读。 本文件正文结构:Add an AI agent / RAG backend、Workflow、Rules。 其中含规范建议的小节:分步指令。

文件分析

文件分析:这是一份仅含 SKILL.md 的指令型技能,代理激活后整份正文进入上下文。

官方 description(原文)

Add an AI agent / RAG backend (@convex-dev/agent) to the Convex app.

Add an AI agent / RAG backendWorkflowRules

来源分类:skills.sh agent-skill

SKILL.md 与 Agent 调用

官方规范 ↗
name
convex-agent
description
Add an AI agent / RAG backend (@convex-dev/agent) to the Convex app.
  1. 发现技能客户端向 Agent 提供名称与描述目录。
  2. 匹配与调用用户指定或任务匹配后,载入 SKILL.md 指令。
  3. 按需加载按步骤读取参考文档、使用脚本与素材。

具体调用语法与可用工具以目标 Agent 客户端为准。 查看调用机制说明 ↗

安装这个技能

Skills CLI ↗

先选择目标 Agent 和安装范围,保留技能包的附属文件,安装后检查客户端能否发现该技能。

交给 Agent 安装

复制安装指令给支持 Agent Skills 的代理,确认其中的目标目录与客户端匹配。

把 Agent Skill「convex-agent」安装到我的项目:SKILL.md 原文与官方 description 见 https://zicq.com/zh/skills/skl-ef529e0d0dc17ac6-Convex-Agent.html
请存为 .cursor/skills/convex-agent/SKILL.md 或 .claude/skills/convex-agent/SKILL.md,frontmatter 的 name 与 description 保持原样,不要改写。

GitHub 完整包 ↗

终端安装 · Skills CLI

需要 Node.js 与 npx。先查看仓库技能列表,确认实际名称。

npx skills add 'https://github.com/get-convex/agent-skills' --list

npx skills add 'https://github.com/get-convex/agent-skills' --skill 'convex-agent'

CLI 会交互选择目标 Agent,默认安装到项目;用户级安装使用 -g。先通过查看命令核对仓库内容,再用 npx skills list 检查已安装技能。

阅读排版
--- name: convex-agent description: "Add an AI agent / RAG backend (@convex-dev/agent) to the Convex app." --- # Add an AI agent / RAG backend Install @convex-dev/agent for durable threads, message history, tool-calls, and vector search/RAG — the backend for an in-app AI agent. Call models through the Convex AI Gateway by default: Convex holds the provider credentials, so there is no LLM key to obtain, store, or rotate. ## Workflow 1. Install @convex-dev/agent + @convex-dev/ai-sdk-provider; add the agent component to convex.config.ts. 2. Define the agent (tools, instructions) with `languageModel: convexGateway("provider/model")` — no API key needed (needs convex 1.45+ on a Convex Cloud deployment, paid plan). 3. Create threads + stream messages; persist history in Convex. 4. For RAG: embed docs into a vector index and retrieve in the tool. The gateway does not serve embeddings yet, so store the embedding provider's key via the `env` micro power. 5. Only if the gateway is unavailable (free plan, self-hosted, local backend): call the provider SDK with a key stored via the `env` micro power. ## Rules - Default to the Convex AI Gateway (`convexGateway` from @convex-dev/ai-sdk-provider) for model calls; fall back to a provider key in Convex env only where the gateway is unavailable (free plan, self-hosted, local backend). - Never expose a provider API key client-side; when one is needed (embeddings, gateway fallback), keep it in Convex env via the `env` micro power. - Run model calls in actions ('use node' if the SDK needs it). - Persist threads/messages in Convex for durability + reactivity.

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