用途：该技能用于在 TanStack AI 中完成 Provider 适配器的选择与配置，把不同厂商的文本模型接入 chat() 并返回流式响应。它建立在 ai-core 之上，需先阅读 ai-core 的关键规则。
主要能力：每个厂商有独立包与可 tree-shake 的适配器工厂，如 @tanstack/ai-openai 的 openaiText、@tanstack/ai-anthropic 的 anthropicText、@tanstack/ai-gemini 的 geminiText、@tanstack/ai-ollama 的 ollamaText、@tanstack/ai-grok 的 grokText、@tanstack/ai-groq 的 groqText、@tanstack/ai-openrouter 的 openRouterText、@tanstack/ai-bedrock 的 bedrockText、@tanstack/ai-byteplus 的 byteplusText。模型名传给工厂而非 chat()，可选配置对象传 API key、base URL 等。采样参数（temperature、token 上限、top_p/topP 等）放在 modelOptions 内并使用各厂商原生键名；Ollama 需嵌套在 modelOptions.options 下。还支持推理/思考配置（OpenAI reasoning、Anthropic thinking、Gemini thinkingConfig）、用 extendAdapter() 与 createModel() 扩展自定义模型、用适配器工厂映射实现运行时切换，以及通过 @tanstack/ai-openai/compatible 的 openaiCompatible / openaiCompatibleText 接入任意 OpenAI 兼容厂商。
使用方式：先向用户确认所需 provider 与 model，再从适配器模型元数据文件或厂商 API/文档获取最新模型列表，因为技能内模型列表可能过时。创建适配器后传入 chat()，例如 chat({ adapter: openaiText('gpt-5.2'), messages, modelOptions: { temperature: 0.7, max_output_tokens: 1000 } })，再用 toServerSentEventsResponse(stream) 返回。
限制与注意：旧版单体适配器（如 openai()）已弃用，模型应放在工厂中。Anthropic 必须发送 max_tokens，省略时默认取模型输出上限。BytePlus 无 JSON 模式回退，部分模型不支持结构化输出。各适配器对 supportsCombinedToolsAndSchema 的支持不同。API key 环境变量因厂商而异，需核对。具体价格、平台与效果资料暂未提供。