К основному содержанию
скилл CX Codex GP ChatGPT официальный · OpenAI

json-render — скилл для Codex: что делает и как установить

Помогает отображать части UIMessage, результаты вызова инструментов и статус стриминга в React-интерфейсах на AI SDK v6.

Установить в Codex · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add openai/plugins --skill json-render -a codex
Открыть на GitHub

Что делает json-render

Скилл содержит инструкции по разбору сообщений UIMessage в AI SDK v6. Без специального рендеринга ответы модели превращаются в сырой JSON, потому что содержат блоки разного типа: текст, рассуждения, вызовы инструментов и служебные события step-start.

Внутри описаны два сценария верстки: готовые компоненты AI Elements или ручной цикл по массиву parts. Для ручного режима приведены шаблоны карточек инструмента ToolResultCard, обработка состояний подтверждения approval-requested и отказ output-denied. Заодно указаны правила серверного роута Next.js, где метод convertToModelMessages стал асинхронным.

Ставьте этот скилл, если строите кастомный чат на React и не хотите вручную писать парсер каждого типа части сообщения.

Какие задачи решает

  • отрендерить части UIMessage вместо сырого JSON
  • оформить результаты вызова инструментов в виде карточек
  • скрыть служебные шаги step-start при стриминге
  • показать блок reasoning с текстом рассуждений модели

Примеры запросов агенту

  • Сделай рендеринг ответа чата для частей UIMessage с карточками инструментов
  • Как обработать состояние approval-requested для тулов в компоненте чата?
  • Покажи правильный серверный роут с convertToModelMessages для AI SDK v6

Как установить json-render

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add openai/plugins --skill json-render -a codex

2Вручную: положить файлы

.agents/skills/json-render/SKILL.md

Для всех проектов — ~/.agents/skills/

Из того же набора201

Весь набор →
supabase официальный supabase Скилл помогает настраивать базу данных, аутентификацию и RLS в Supabase без скрытых дыр в безопасности. CX Codex GP ChatGPT 8установок remotion-render официальный Remotion Экспортирует видео и отдельные кадры из проектов Remotion через консольные команды. CX Codex GP ChatGPT 3установок figma-create-new-file официальный Figma Создаёт пустые файлы Figma, FigJam или Slides в черновиках нужной команды. Скилл готовит параметры и planKey перед запуском MCP-инструментов. CX Codex GP ChatGPT 6установок swiftui-performance-audit официальный OpenAI Находит причины просадок кадров, долгого рендеринга и утечек памяти в SwiftUI. Помогает разобрать код вьюшек или подготовить замеры для профилирования. CX Codex GP ChatGPT 109установок swiftui-liquid-glass официальный OpenAI Скилл помогает создавать и проверять интерфейсы SwiftUI с Liquid Glass для iOS 26+. Он нужен при внедрении эффекта, ревью и проверке fallback-сценариев. CX Codex GP ChatGPT 121установок swiftui-ui-patterns официальный OpenAI Скилл помогает собирать и рефакторить SwiftUI-интерфейсы: навигацию, состояние, компоновку и контролы. Подойдёт для новых экранов и правок существующего проекта. CX Codex GP ChatGPT 114установок swiftui-view-refactor официальный OpenAI Скилл наводит порядок в коде SwiftUI: делит разросшиеся экраны на отдельные структуры View и выносит побочные эффекты из body. CX Codex GP ChatGPT 113установок ios-memgraph-leaks официальный OpenAI Скилл захватывает и разбирает утечки памяти iOS из симулятора или .memgraph. Нужен для поиска удерживающих связей и проверки исправлений. CX Codex GP ChatGPT 1 054установок

Похожие

frontend-design официальный anthropics Скилл задаёт осмысленное визуальное направление для новых интерфейсов и редизайна. Подойдёт, когда стандартный шаблонный UI не устраивает. Claude Code Claude.ai 1 025 790установок design-taste-frontend Leonxlnx Скилл задаёт арт-дирекцию для публичных страниц и рабочих экранов, а затем проверяет результат в браузере по скриншотам. Нужен, когда интерфейс выглядит шаблонным или недоработанным. Claude Code CX Codex Cursor +1 673 100установок prototype Matt Pocock Создаёт временный прототип, чтобы проверить логику, модель состояния или вид интерфейса до работы над основным кодом. Claude Code 986 201установок hyperframes heygen-com Скилл задаёт агенту правила рендера HTML-кода в видео через HyperFrames. Помогает собирать проморолики, эксплейнеры и титры прямо в коде проекта. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200 000установок hyperframes-cli heygen-com Управляет проектами HyperFrames через терминал: собирает таймлайн, проверяет контраст кадров, запускает предпросмотр и рендерит видео локально или в облаке. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200 000установок webapp-testing официальный anthropics Скилл запускает проверки локальных веб-приложений через Playwright: помогает отлаживать UI, делать скриншоты и смотреть логи браузера. Claude Code Claude.ai 186 758установок

Вопросы о json-render

Как установить json-render в Codex?

Выполните команду npx skills add openai/plugins --skill json-render -a codex. Файл скилла запишется в .agents/skills/json-render/SKILL.md.

Что делает скилл json-render?

Он даёт агенту шаблоны для отображения сообщений AI SDK v6 в React-компонентах. Включает примеры карточек для инструментов и разбор состояний стриминга.

Чем формат сообщений в AI SDK v6 отличается от прошлых версий?

Сообщения используют тип UIMessage со списком parts. Вызовы инструментов именуются с префиксом tool-, а функция convertToModelMessages на сервере стала асинхронной.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: json-render
description: AI chat response rendering guidance — handling UIMessage parts, tool call displays, streaming states, and structured data presentation. Use when building custom chat UIs, rendering tool results, or troubleshooting AI response display issues.
metadata:
  priority: 4
  docs:
    - "https://nextjs.org/docs/app/api-reference/file-conventions/route"
  sitemap: "https://nextjs.org/sitemap.xml"
  pathPatterns:
    - 'components/chat/**'
    - 'components/chat-*.tsx'
    - 'components/chat-*.ts'
    - 'src/components/chat/**'
    - 'src/components/chat-*.tsx'
    - 'src/components/chat-*.ts'
    - 'components/message*.tsx'
    - 'src/components/message*.tsx'
  bashPatterns: []
---

# AI Chat Response Rendering

You are an expert in rendering AI SDK v6 chat responses — UIMessage parts, tool call results, streaming states, and structured data display in React applications.

## The Problem

When building chat interfaces with AI SDK v6, the raw message format includes multiple part types (text, tool calls, reasoning, images). Without proper rendering, responses appear as raw JSON or malformed output.

## AI SDK v6 Message Format

In v6, messages use the `UIMessage` type with a `parts` array:

```ts
interface UIMessage {
  id: string
  role: 'user' | 'assistant'
  parts: UIMessagePart[]
}

// Part types:
// - { type: 'text', text: string }
// - { type: 'tool-<toolName>', toolCallId: string, state: string, input?: unknown, output?: unknown }
//     state values: 'partial-call' | 'call' | 'output-available' | 'approval-requested' | 'approval-responded' | 'output-denied'
// - { type: 'reasoning', text: string }
// - { type: 'step-start' }  // internal, skip in rendering
```

## Recommended: Use AI Elements

The simplest approach is to use AI Elements, which handles all part types automatically:

```tsx
import { Message } from '@/components/ai-elements/message'
import { Conversation } from '@/components/ai-elements/conversation'

{messages.map((message) => (
  <Message key={message.id} message={message} />
))}
```

⤳ skill: ai-elements — Full component library for AI interfaces

## Manual Rendering Pattern

If you need custom rendering without AI Elements, follow this pattern:

```tsx
'use client'
import { useChat } from '@ai-sdk/react'
import { DefaultChatTransport } from 'ai'

export function Chat() {
  const { messages, sendMessage, status } = useChat({
    transport: new DefaultChatTransport({ api: '/api/chat' }),
  })

  const isLoading = status === 'streaming' || status === 'submitted'

  return (
    <div>
      {messages.map((message) => (
        <div key={message.id}>
          {message.parts?.map((part, i) => {
            // 1. Text parts — render as formatted text
            if (part.type === 'text' && part.text.trim()) {
              return (
                <div key={i} className={
                  message.role === 'user'
                    ? 'bg-primary text-primary-foreground rounded-lg px-3 py-2'
                    : 'bg-muted rounded-lg px-3 py-2'
                }>
                  {part.text}
                </div>
              )
            }

            // 2. Tool parts — type is "tool-<toolName>"
            if (part.type.startsWith('tool-')) {
              const toolPart = part as {
                type: string
                toolCallId: string
                state: string
                input?: unknown
                output?: unknown
              }
              const toolName = toolPart.type.replace('tool-', '')

              if (toolPart.state === 'output-available' && toolPart.output) {
                return <ToolResultCard key={i} name={toolName} output={toolPart.output} />
              }

              if (toolPart.state === 'output-denied') {
                return (
                  <div key={i} className="text-sm text-muted-foreground">
                    {toolName} was denied
                  </div>
                )
              }

              if (toolPart.state === 'approval-requested') {
                return (
                  <div key={i} className="text-sm text-yellow-500">
                    {toolName} requires approval
                  </div>
                )
              }

              return (
                <div key={i} className="text-sm text-muted-foreground animate-pulse">
                  Running {toolName}...
                </div>
              )
            }

            // 3. Reasoning parts
            if (part.type === 'reasoning') {
              return (
                <details key={i} className="text-xs text-muted-foreground">
                  <summary>Thinking...</summary>
                  <p className="whitespace-pre-wrap">{(part as { text: string }).text}</p>
                </details>
              )
            }

            // 4. Skip unknown types (step-start, etc.)
            return null
          })}
        </div>
      ))}
    </div>
  )
}
```

## Rendering Tool Results as Cards

Instead of dumping raw JSON, render structured tool output as human-readable cards:

```tsx
function ToolResultCard({ name, output }: { name: string; output: unknown }) {
  const data = output as Record<string, unknown>

  // Pattern: Check for known result shapes and render accordingly
  if (data?.success && data?.issue) {
    const issue = data.issue as { identifier?: string; title?: string }
    return (
      <div className="rounded border border-border bg-card p-2 text-sm">
        <span className="font-medium text-green-400">
          {name === 'createIssue' ? 'Created' : 'Updated'} {issue.identifier}
        </span>
        <p className="text-muted-foreground">{issue.title}</p>
      </div>
    )
  }

  if (data?.items && Array.isArray(data.items)) {
    return (
      <div className="rounded border border-border bg-card p-2 text-sm">
        <p className="font-medium">{data.items.length} results</p>
        {data.items.slice(0, 5).map((item: Record<string, unknown>, i: number) => (
          <p key={i} className="text-muted-foreground">{String(item.name || item.title || item.id)}</p>
        ))}
      </div>
    )
  }

  if (data?.error) {
    return (
      <div className="rounded border border-destructive/30 bg-destructive/10 p-2 text-sm text-destructive">
        {String(data.error)}
      </div>
    )
  }

  // Fallback: simple completion message (not raw JSON)
  return (
    <div className="rounded border border-border bg-card p-2 text-xs text-muted-foreground">
      {name} completed
    </div>
  )
}
```

## Server-Side Requirements

The server route must use the correct v6 response format:

```ts
// app/api/chat/route.ts
import { streamText, convertToModelMessages, gateway } from 'ai'

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json()

  // IMPORTANT: convertToModelMessages is async in v6
  const modelMessages = await convertToModelMessages(messages)

  const result = streamText({
    model: gateway('anthropic/claude-sonnet-4.6'),
    messages: modelMessages,
  })

  // Use toUIMessageStreamResponse for chat UIs (not toDataStreamResponse)
  return result.toUIMessageStreamResponse()
}
```

## Client-Side Requirements

```tsx
import { useChat } from '@ai-sdk/react'
import { DefaultChatTransport } from 'ai'

const { messages, sendMessage, status } = useChat({
  // v6 uses transport instead of api
  transport: new DefaultChatTransport({ api: '/api/chat' }),
})

// v6 uses sendMessage instead of handleSubmit
sendMessage({ text: inputValue })

// Status values: 'ready' | 'submitted' | 'streaming'
const isLoading = status === 'streaming' || status === 'submitted'
```

## Common Mistakes

### 1. Raw JSON in chat responses

**Cause**: Rendering `message.content` instead of iterating `message.parts`.

**Fix**: Always iterate `message.parts` and handle each type:

```tsx
// WRONG — shows raw JSON
<div>{message.content}</div>

// RIGHT — renders each part type
{message.parts?.map((part, i) => {
  if (part.type === 'text') return <span key={i}>{part.text}</span>
  // ... handle other types
})}
```

### 2. Tool results showing as JSON blobs

**Cause**: Using `JSON.stringify(output)` as the display.

**Fix**: Create structured card components for known tool output shapes.

### 3. "Invalid prompt: messages do not contain..." error

**Cause**: Not converting UI messages to model messages on the server.

**Fix**: Use `await convertToModelMessages(messages)` — it's async in v6.

### 4. Messages not appearing / empty responses

**Cause**: Using `toDataStreamResponse()` instead of `toUIMessageStreamResponse()`.

**Fix**: Use `toUIMessageStreamResponse()` when the client uses `useChat` with `DefaultChatTransport`.

### 5. useChat not working with v6

**Cause**: Using the v5 `useChat({ api: '/api/chat' })` pattern.

**Fix**: Use `DefaultChatTransport`:

```tsx
// v5 (old)
const { messages, handleSubmit, input } = useChat({ api: '/api/chat' })

// v6 (current)
const { messages, sendMessage, status } = useChat({
  transport: new DefaultChatTransport({ api: '/api/chat' }),
})
```

## Decision Tree

```
Building a chat UI with AI SDK v6?
  └─ Want pre-built components?
       └─ Yes → Use AI Elements (⤳ skill: ai-elements)
       └─ No → Manual rendering with parts iteration
            └─ Tool results look like JSON?
                 └─ Create ToolResultCard components for each tool's output shape
            └─ Text not rendering?
                 └─ Check part.type === 'text' and use part.text
            └─ Server errors?
                 └─ Check: await convertToModelMessages(), toUIMessageStreamResponse()
```

## Server-Side Message Validation

Use `validateUIMessages` to validate incoming messages before processing:

```ts
import { validateUIMessages, convertToModelMessages, streamText, gateway } from 'ai'

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json()
  const validatedMessages = validateUIMessages(messages)
  const modelMessages = await convertToModelMessages(validatedMessages)
  // ...
}
```

## Official Documentation

- [AI SDK UI](https://ai-sdk.dev/docs/ai-sdk-ui)
- [useChat Reference](https://ai-sdk.dev/docs/ai-sdk-ui/chatbot)
- [UIMessage Types](https://ai-sdk.dev/docs/reference/ai-sdk-core/ui-message)
- [AI Elements](https://ai-sdk.dev/elements)

© Vercel Labs · Apache-2.0 · openai/plugins

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой