SuperStarter 有一个预配置的 ai 包，它使用 ai-sdk 提供了一个简单的接口来与 AI 模型进行交互。

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使用方法

要使用 AI 功能，您可以从 @repo/ai 包中导入它。

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生成文本

您可以使用 generateText 函数从 AI 模型生成文本。例如：

generate.ts
import { generateText } from '@repo/ai';
import { provider } from '@repo/ai/lib/provider';
import { models } from '@repo/ai/lib/models';

const response = await generateText({
  model: models.chat,
  prompt: 'Hello, world!',
});

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组件

AI 包附带了一些组件，您可以用它们来构建自己的 AI 聊天机器人，比如 Thread 和 Message。

chatbot.tsx
import { Thread } from '@repo/ai/components/thread';
import { Message } from '@repo/ai/components/message';

export const Chatbot = () => {
  const { messages } = useChat();

  return (
    <Thread>
      {messages.map((message) => (
        <Message key={message.id} data={message} />
      ))}
    </Thread>
  );
}

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添加支付代理功能

您可以使用 paymentsAgentToolkit 为您的 AI 代理添加支付功能以提供金融服务。由于 SuperStarter 默认使用 Stripe，以下是使用示例：

generate.ts
import { generateText } from '@repo/ai';
import { paymentsAgentToolkit } from '@repo/payments/ai';
import { provider } from '@repo/ai/lib/provider';
import { models } from '@repo/ai/lib/models';

const response = await generateText({
  model: models.chat,
  tools: {
    ...paymentsAgentToolkit.getTools(),
  },
  maxSteps: 5,
  prompt: 'Create a payment link for a new product called "Test" with a price of $100.',
})

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添加分析

根据您的使用场景、环境以及是生成还是流式处理，有多种方法可以为您的 AI 代理添加分析功能。

以下是使用我们的 analytics 包为 generateText 请求添加分析的简单示例：

generate.ts
import { generateText } from '@repo/ai';
import { analytics } from '@repo/analytics/posthog/server';
import { currentUser } from '@repo/auth/server';
import { provider } from '@repo/ai/lib/provider';
import { models } from '@repo/ai/lib/models';

const prompt = 'Hello, world!';
const tokenInputCost = 0.0000025;
const tokenOutputCost = 0.00001;
const startTime = performance.now();
const user = await currentUser();

if (!user) {
  throw new Error('User not found');
}

const response = await generateText({
  model,
  prompt,
});

const endTime = performance.now();

analytics.capture({
  event: 'chat_completion',
  distinctId: user.id,
  properties: {
    model: models.chat.modelId,
    prompt,
    prompt_tokens: response.usage.promptTokens,
    completion_tokens: response.usage.completionTokens,
    total_tokens: response.usage.totalTokens,
    input_cost_in_dollars: response.usage.promptTokens * tokenInputCost,
    output_cost_in_dollars: response.usage.promptTokens * tokenOutputCost,
    total_cost_in_dollars:
      response.usage.promptTokens * tokenInputCost +
      response.usage.completionTokens * tokenOutputCost,
    response_time_in_ms: endTime - startTime,
  },
});

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使用不同的提供者

如果您想使用不同的提供者，您可以修改 @repo/ai/lib/provider.ts 中的 provider 来使用您想要的提供者。例如，要使用 Anthropic，您可以将其更改为：

packages/ai/lib/provider.ts
import { createAnthropic } from '@ai-sdk/anthropic';

export const provider = createAnthropic({
  apiKey: env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

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自定义 AI 代理规则

对于使用 Cursor 或 GitHub Copilot 的用户 - 您可以通过更新下面列出的相应文件来自定义 AI 代理规则。每个聊天响应都会根据您的规则读取文件并提供更有针对性的响应。

保持您的指令简短精确。糟糕的指令会降低 Cursor 和 Copilot 的质量和性能。

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Cursor

更新 .cursorrules 文件以根据您的项目需求自定义 AI 代理。这些规则可以随时更新，并会随着时间的推移更好地帮助您。

关于如何自定义 Cursor 规则的优秀示例可以在 awesome-cursorrules 找到。

了解更多关于 Cursor 规则 的信息。

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GitHub Copilot

要开始使用 GitHub Copilot Instructions，您必须首先在 VSCode 中启用 Use Instruction Files 设置。

更新 .github/copilot-instructions.md 文件以根据您的项目需求自定义 AI 代理。这些指令可以随时更新，并会随着时间的推移更好地帮助您。

需要注意的是，AI 输出可能仍然包含幻觉或不准确之处，因此请始终审查和验证生成的建议。