# outlines

Скилл для генерации валидного JSON, XML и кода по схемам Pydantic и грамматикам. Пригодится, когда модель должна выдавать строго заданную структуру.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 951 установка · ★ 13956
- Автор: Orchestra Research
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/tree/HEAD/16-prompt-engineering/outlines/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-11
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/outlines

## Что делает

Скилл описывает библиотеку Outlines от dottxt.ai и показывает, как заставить локальную модель выдавать данные по схеме. Внутри — примеры кода на Python: классификация через `outlines.generate.choice`, извлечение полей в модель Pydantic через `outlines.generate.json`, генерация по регулярному выражению и числовые генераторы.

Работает это через ограничение сэмплирования на уровне логитов. Схема превращается в контекстно-свободную грамматику, та — в конечный автомат, и на каждом шаге недопустимые токены отсекаются. Поэтому невалидный вывод получить нельзя, а на детерминированных участках генерация ускоряется.

Бэкенды разные: Transformers, llama.cpp, vLLM, у OpenAI поддержка ограничена. Для локальных моделей нужны сами библиотеки — `outlines`, `transformers`, `vllm`, `pydantic`; для OpenAI понадобится ключ API. Если вы уже гоняете модели через vLLM в проде, этот скилл показывает, как прикрутить к ним схемы без переписывания пайплайна.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill outlines -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/outlines/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/outlines/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill outlines -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/outlines/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill outlines -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/outlines/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs outlines
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/outlines/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill outlines -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --path 16-prompt-engineering/outlines
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/outlines/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill outlines -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/tree/HEAD/16-prompt-engineering/outlines/SKILL.md

## Когда брать
- получать валидный JSON от локальной модели без повторных попыток
- извлекать поля из текста сразу в объект Pydantic
- ограничить ответ модели списком допустимых значений
- генерировать строки по регулярному выражению, например номера телефонов
- ускорить инференс за счёт отсечения недопустимых токенов

## Примеры запросов агенту
- Покажи, как через outlines получить JSON по модели Pydantic
- Сделай классификацию отзыва на positive/negative/neutral через outlines.generate.choice
- Подключи outlines к vLLM и сгенерируй объект по схеме

## Похожие
- [prompt-engineering-patterns](https://affpapa.org/nevibecode/skills/prompt-engineering-patterns.md) — скилл · 23418 установок
- [prompt-engineering-instructor](https://affpapa.org/nevibecode/skills/prompt-engineering-instructor.md) — скилл · 198 установок
- [grepai-embeddings-lmstudio](https://affpapa.org/nevibecode/skills/grepai-embeddings-lmstudio.md) — скилл · 561 установка
- [declarative-agents](https://affpapa.org/nevibecode/skills/declarative-agents.md) — скилл · 8700 установок
- [prompt-engineer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/httpsgithubcomjeffallan-prompt-engineer.md) — скилл · 5600 установок
- [agent-tool-builder](https://affpapa.org/nevibecode/skills/sickn33-agent-tool-builder.md) — скилл · 961 установка

Из того же набора: [orchestra-research/ai-research-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/orchestra-research/ai-research-skills.md) — 66 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md