该技能面向需要确认 vLLM 的 OpenAI 兼容或 Anthropic 兼容 API 是否正确实现上游规范的场景。它强调不能凭记忆或 vLLM 自身代码、测试、文档字符串来判断行为，而应先建立上游规范的事实，再进行对比。
使用方式分为六步：首先明确问题涉及的接口面（OpenAI 兼容或 Anthropic 兼容）、端点路径、以及具体字段或行为（请求/响应字段、流式事件形状、错误码、状态码）。其次阅读 vLLM 实现，定位对应端点的 protocol.py、serving.py 和 api_router.py，检查字段声明及消费该字段的代码。第三步获取上游规范：OpenAI 优先使用 OpenAPI 规范 YAML、已安装的 openai Python SDK 类型定义，以及平台文档；Anthropic 使用 Messages 和 Messages Streaming 文档及已安装的 anthropic SDK 类型。需记录回答问题的来源和版本。第四步在四个维度上对比：名称、类型、默认值、语义，并检查流式分块形状与事件顺序、错误 HTTP 状态与错误体字符串、以及省略与显式 null 的区分。第五步归类为三种结果：与上游匹配、vLLM 扩展（上游无对应名称的字段，如 vllm_xargs、chat_template_kwargs、min_p 等，不应视为违规）、不兼容（同名但类型/默认值/行为不同，或上游字段缺失、被忽略、格式错误），并区分“声明但不支持”是显式拒绝还是静默忽略。最后报告：端点与字段、上游规定及来源、vLLM 行为及文件行号、归类结果、最小修复建议；必要时引用上游原文而非转述。
适用场景包括审查 vLLM API 兼容性、排查字段行为差异、准备兼容性报告。限制：资料未提供安装命令、代码示例、收费或平台信息，需用户自行准备 vLLM 代码库和上游规范访问条件。