# Capture Api Response Test Fixture

> Captura fixtures de test con las respuestas reales de las APIs de los proveedores.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/vercel/ai/capture-api-response-test-fixture
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/vercel/ai/capture-api-response-test-fixture.md

Repositorio: https://github.com/vercel/ai
Autor: vercel
Licencia: NOASSERTION
Actualizado: el mes pasado
Coste de contexto: 9 tok instalada, 541 tok al activarse, 541 tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 2 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add vercel/ai --skill capture-api-response-test-fixture --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add vercel/ai --skill capture-api-response-test-fixture --agent cursor
# Codex
npx -y skills add vercel/ai --skill capture-api-response-test-fixture --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add vercel/ai --skill capture-api-response-test-fixture --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add vercel/ai --skill capture-api-response-test-fixture --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add vercel/ai --skill capture-api-response-test-fixture --agent cline
```

## Qué hace

- Guía para capturar fixtures de test con respuestas reales de proveedores de IA
- Define dónde guardarlas: subcarpeta __fixtures__ (ej. packages/openai/src/responses/__fixtures__)
- Explica cómo generarlas con scripts usando generateText y streamText desde /examples/ai-functions
- Indica usar saveRawChunks con includeRawChunks: true para pruebas de doStream

## Cuándo usarla

- Al escribir tests de parsing de respuestas de proveedores que necesitan fixtures con datos reales
- Al crear fixtures para probar doGenerate o doStream de un nuevo proveedor

## Qué la activa

- "Genera un fixture de test con la respuesta real de OpenAI para generateText"
- "Necesito capturar los raw chunks de streamText para un test de doStream"
- "Crea un fixture de respuesta para el nuevo proveedor en __fixtures__"

## Antes de instalar

- Requiere el repo con /examples/ai-functions y pnpm tsx para ejecutar los scripts de captura.

## Archivos

- SKILL.md — 2 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde vercel/ai bajo NOASSERTION. Esta sección es el documento original y está en inglés.

### API Response Test Fixtures

For provider response parsing tests, we aim at storing test fixtures with the true responses from the providers (unless they are too large in which case some cutting that does not change semantics is advised).

The fixtures are stored in a `__fixtures__` subfolder, e.g. `packages/openai/src/responses/__fixtures__`. See the file names in `packages/openai/src/responses/__fixtures__` for naming conventions and `packages/openai/src/responses/openai-responses-language-model.test.ts` for how to set up test helpers.

You can use our examples under `/examples/ai-functions` to generate test fixtures.

#### generateText (doGenerate testing)

For `generateText`, put the script under `src/generate-text/<provider>/`, log the raw response output to the console, and copy it into a new test fixture.

```ts
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { generateText } from 'ai';
import { run } from '../../lib/run';

run(async () => {
  const result = await generateText({
    model: openai('gpt-5-nano'),
    prompt: 'Invent a new holiday and describe its traditions.',
  });

  console.log(JSON.stringify(result.response.body, null, 2));
});
```

#### streamText (doStream testing)

For `streamText`, you need to set `includeRawChunks` to `true` and use the special `saveRawChunks` helper. Put the script under the provider directory and run it from the `/examples/ai-functions` folder via `pnpm tsx src/stream-text/<provider>/<script-name>.ts`. The result is then stored in the `/examples/ai-functions/output` folder. You can copy it to your fixtures folder and rename it.

```ts
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { streamText } from 'ai';
import { run } from '../../lib/run';
import { saveRawChunks } from '../../lib/save-raw-chunks';

run(async () => {
  const result = streamText({
    model: openai('gpt-5-nano'),
    prompt: 'Invent a new holiday and describe its traditions.',
    includeRawChunks: true,
  });

  await saveRawChunks({ result, filename: 'openai-gpt-5-nano' });
});
```

## Dónde encaja

- Categoría: [Testing y QA](https://skillsagentes.com/categorias/testing-qa.md) — Flujos de testing unitario, de integración y end-to-end.
- Creador: [vercel](https://skillsagentes.com/creators/vercel.md) — 84 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

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