用途：在应用中接入 Claude、OpenAI 或其他 LLM API，并达到生产级可靠性，包括连接 API、设计提示词与系统消息、优化 token 用量与成本、实现流式响应。
主要能力：提供参数模式，provider 为必填枚举（anthropic、openai、google、local），task 为必填的集成目标，streaming 可选默认开启，max_tokens 可选默认 4096。文档给出 Anthropic 与 OpenAI 的快速上手代码示例，可直接调用： from anthropic import Anthropic client = Anthropic() response = client.messages.create(...) 以及 from openai import OpenAI 的 chat.completions.create 用法。
提示词模板：提供系统提示词模板（含 {role}、{domain}、{task}、{constraints}、{format} 占位）和思维链模板（逐步理解、拆解、求解、合并结果）。
成本参考：列出 Claude Haiku 输入 $0.25/1M、输出 $1.25/1M，适合高并发；Claude Sonnet $3/$15 适合复杂任务；Claude Opus $15/$75 适合最高要求场景。
排错：429 限流用指数退避；上下文溢出做截断或摘要；输出质量差可加示例并降低温度；成本高则改用更便宜模型或做缓存。
最佳实践：始终实现带退避的重试；用流式改善体验；缓存重复查询；监控 token 用量。相关技能包括 ai-agent-basics、rag-systems、tool-calling。
限制：资料未提供安装命令、完整定价策略、各模型上下文窗口、Google 与本地模型的具体示例，以及官方文档之外的效果承诺，均暂未提供。