langgraph-docs

Ruft die LangGraph-Python-Dokumentation ab und referenziert sie, um zustandsbehaftete Agenten zu erstellen, Multi-Agent-Workflows zu entwickeln und Human-in-the-Loop-Muster zu implementieren. Verwenden…

npx skills add https://github.com/langchain-ai/docs --skill langgraph-docs

langgraph-docs

Workflow

1. Fetch the Documentation Index

Use fetch_url to read: https://docs.langchain.com/llms.txt

This returns a structured list of all available documentation with descriptions.

2. Select Relevant Documentation

Identify 2-4 most relevant URLs from the index. Prioritize:

  • Implementation questions: specific how-to guides
  • Conceptual questions: core concept pages
  • End-to-end examples: tutorials
  • API details: reference docs

3. Fetch and Apply

Use fetch_url on the selected URLs, then complete the user's request using the documentation content.

If fetch_url fails or returns empty content, retry once. If it fails again, inform the user and suggest checking https://langchain-ai.github.io/langgraph/ directly.

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