用途：该技能围绕 Groq 的主要集成模式展开，覆盖聊天补全、工具/函数调用、JSON 模式、结构化输出以及多轮对话，适合实现聊天界面、函数调用与结构化数据提取等实时功能。
主要能力：按五个步骤依次讲解——聊天补全（发送 system 与 user 消息，返回 choices[0].message.content 与 usage）；工具调用（发送带 tools 与 tool_choice: "auto" 的消息，执行返回的 tool_calls，再把结果回传获取最终答案）；JSON 模式（设置 response_format: { type: "json_object" } 并在系统提示中描述 JSON 结构）；结构化输出（使用 response_format.json_schema 与 strict: true 保证符合 schema）；多轮对话（累积消息历史）。
模型选择：聊天与工具调用推荐 llama-3.3-70b-versatile；JSON 提取推荐 llama-3.1-8b-instant；结构化输出推荐 llama-3.3-70b-versatile；视觉加聊天推荐 meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct。
使用方式：先安装 SDK：npm install groq-sdk；在 console.groq.com/keys 创建 API 密钥并导出为 GROQ_API_KEY，SDK 会自动读取，new Groq() 无需显式参数，切勿硬编码密钥。最小聊天骨架为：import Groq from "groq-sdk"; const groq = new Groq(); 然后调用 groq.chat.completions.create，传入 model、messages、temperature、max_tokens。
输出与错误处理：聊天返回 reply 与 usage（含 prompt_tokens/completion_tokens）；工具调用返回最终助手内容，中间 tool_calls 含 function.name 与 JSON 字符串 function.arguments；JSON 模式需用 JSON.parse 解析；结构化输出保证符合声明的 schema。常见错误包括 tool_calls 的 JSON 格式错误（用 try/catch 包裹并降低温度重试）、json_object 返回非 JSON（系统提示中必须包含 JSON 指令）、context_length_exceeded（裁剪旧消息）、工具调用循环（最终补全设置 tool_choice: "none"）。
限制：资料未提供价格、速率限制、平台支持范围等细节；音频、视觉与语音工作流由配套技能 groq-core-workflow-b 覆盖。