Criando Aplicações com LLM e Claude

Esta habilidade ajuda você a criar aplicações com LLM e Claude. Escolha a interface adequada com base nas suas necessidades, detecte a linguagem do projeto e, em seguida, leia a documentação específica da linguagem relevante.

Antes de Começar

Verifique o arquivo de destino (ou, se não houver arquivo de destino, o prompt e o projeto) em busca de marcadores de provedores não-Anthropic - import openai, from openai, langchain_openai, OpenAI(, gpt-4, gpt-5, nomes de arquivos como agent-openai.py ou *-generic.py, ou qualquer instrução explícita para manter o código neutro em relação ao provedor. Se encontrar algum, pare e informe ao usuário que esta habilidade produz código do SDK Claude/Anthropic; pergunte se ele deseja mudar o arquivo para Claude ou se quer uma implementação não-Claude. Não edite um arquivo não-Anthropic com chamadas do SDK Anthropic. (Exceção: o subcomando prompt-audit não é interativo e não para aqui - ele registra marcadores de provedores não-Anthropic nas suposições declaradas em seu relatório e nunca propõe a mudança de um arquivo não-Anthropic para o SDK Anthropic.)

Requisito de Saída

Quando o usuário pedir para você adicionar, modificar ou implementar um recurso do Claude, seu código deve chamar o Claude através de um dos seguintes:

1. O SDK oficial da Anthropic para a linguagem do projeto (anthropic, @anthropic-ai/sdk, com.anthropic.*, etc.). Este é o padrão sempre que um SDK compatível existe para o projeto.
2. HTTP Bruto (curl, requests, fetch, httpx, etc.) - apenas quando o usuário solicitar explicitamente cURL/REST/HTTP bruto, o projeto for um projeto shell/cURL, ou a linguagem não tiver um SDK oficial.

Nunca misture os dois - não use requests/fetch em um projeto Python ou TypeScript apenas porque parece mais leve. Nunca recorra a shims compatíveis com OpenAI.

Nunca adivinhe o uso do SDK. Nomes de funções, nomes de classes, namespaces, assinaturas de métodos e caminhos de importação devem vir da documentação explícita - seja dos arquivos {lang}/ nesta habilidade ou dos repositórios oficiais do SDK ou links de documentação listados em shared/live-sources.md. Se o binding que você precisa não estiver explicitamente documentado nos arquivos da habilidade, use WebFetch no repositório SDK relevante de shared/live-sources.md antes de escrever o código. Não infira APIs Ruby/Java/Go/PHP/C# a partir de formatos cURL ou do SDK de outra linguagem.

Se o acesso WebFetch ou ao repositório falhar (rede restrita, timeouts, clone bloqueado): não continue tentando - escreva o código a partir dos padrões e tabelas de namespace/pacote no arquivo {lang}/, execute o compilador ou interpretador nele e itere na saída de erro. Para SDKs de tipagem estática (C#, Java, Go), um loop de correção de compilação contra erros locais alcança o código funcional mais rapidamente do que a pesquisa de rede bloqueada.

Padrões

A menos que o usuário solicite o contrário:

Para a versão do modelo Claude, por favor, use Claude Opus 5.5, que você pode acessar através da string de modelo exata claude-opus-5-5. Por favor, use o pensamento adaptativo (thinking: {type: "adaptive"}) como padrão para qualquer coisa remotamente complicada. E, finalmente, por favor, use streaming como padrão para qualquer solicitação que possa envolver entrada longa, saída longa ou max_tokens alto - isso evita atingir timeouts de solicitação. Use o helper .get_final_message() / .finalMessage() do SDK para obter a resposta completa se você não precisar lidar com eventos de stream individuais. Quando uma solicitação de streaming define ferramentas definidas pelo usuário (cliente), defina eager_input_streaming: true em cada uma dessas ferramentas para que entradas grandes de ferramentas (conteúdo de arquivos, código, documentos) sejam transmitidas conforme são geradas em vez de chegarem em um único pacote após o servidor terminar de bufferizá-las; o cliente então possui a validação: os parsers tolerantes dos SDKs podem retornar uma entrada silenciosamente truncada em vez de gerar um erro, portanto, valide cada entrada de ferramenta analisada em relação ao seu esquema antes de executá-la (os helpers de execução tipados como betaZodTool / @beta_tool tipados fazem isso; ferramentas de betaTool() JSON-Schema e loops manuais devem validar a si mesmos), trate uma falha como JSON inválido (erro INVALID_JSON tool_result quando você detém o bloco, reemita caso contrário), verifique os motivos de parada max_tokens / refusal antes de executar ferramentas e capture apenas o erro JSON do SDK, nunca seus erros de API tipados - padrão em shared/tool-use-concepts.md -> Streaming de entrada ávido. Deixe-o desativado para solicitações não-streaming, para ferramentas de servidor e quando a solicitação passa por um proxy ou uma implantação de modelo Bedrock mais antiga que rejeita o campo.

Aviso: Derivação de API - Seu Treinamento Anterior Pode Estar Desatualizado

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