Skills de Langchain Ai

Documentación de OpenAPI y patrones de diseño de API REST

Busca preprints y artículos académicos en arXiv, recupera resúmenes y filtra por tema. Úsalo cuando el usuario pida encontrar artículos de investigación, buscar en arXiv, buscar…

Search arXiv preprint repository for papers in physics, mathematics, computer science, quantitative biology, and related fields

Busca en arXiv prepublicaciones y artículos académicos por tema con recuperación de resúmenes. Búsqueda basada en consultas en física, matemáticas, ciencias de la computación, biología, estadística y campos relacionados. Límite de resultados configurable (por defecto 10 artículos) con resultados ordenados por relevancia. Devuelve título y resumen de cada artículo coincidente. Requiere el paquete arxiv de Python; instálelo mediante pip si aún no está presente.

Busca en el repositorio de prepublicaciones arXiv artículos de física, matemáticas, ciencias de la computación, biología cuantitativa y campos relacionados.

Writes and structures long-form blog posts, creates tutorial outlines, and optimizes content for SEO with cover image generation. Use when the user asks to…

Redacción de publicaciones de blog de formato largo con delegación de investigación, plantillas de contenido estructurado e imágenes de portada generadas por IA. Delega la investigación a subagentes antes de escribir, almacenando los hallazgos en markdown para referencia y contexto. Aplica una estructura de publicación de cinco partes: gancho, contexto, contenido principal (3–5 secciones), aplicación práctica y conclusión con llamado a la acción. Genera imágenes de portada optimizadas para SEO utilizando indicaciones detalladas que cubren tema, estilo, composición, color e iluminación. Genera publicaciones para...

Perform a structured code review of changes, checking for correctness, style, tests, and potential issues.

Realizar una revisión estructurada de código de los cambios, verificando corrección, estilo, pruebas y posibles problemas.

Read the user's coding preferences from /memory/coding-prefs.md before making non-trivial style decisions, and append new preferences when the user gives…

Lee las preferencias de codificación del usuario desde /memory/coding-prefs.md antes de tomar decisiones de estilo no triviales, y agrega nuevas preferencias cuando el usuario las proporcione…

Analyze competitors in a given market segment. Trigger on: competitive landscape, competitor analysis, market comparison, competitive positioning.

Cuando se le pide analizar competidores:

Use for GPU-accelerated data analysis on datasets, CSVs, or tabular data using NVIDIA cuDF. Triggers when tasks involve groupby aggregations, statistical…

Útil para análisis de datos acelerados por GPU en conjuntos de datos, archivos CSV o datos tabulares utilizando NVIDIA cuDF. Se activa cuando las tareas implican agregaciones groupby, estadísticas…

Útil para aprendizaje automático acelerado por GPU en datos tabulares usando NVIDIA cuML. Se activa cuando las tareas implican clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad…

Útil para aprendizaje automático acelerado por GPU en datos tabulares usando NVIDIA cuML. Se activa cuando las tareas implican clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad…

Use for creating publication-quality charts and multi-panel analysis summaries. Triggers when tasks involve visualizing data, plotting results, creating…

Úsalo para crear gráficos de calidad de publicación y resúmenes de análisis de múltiples paneles. Se activa cuando las tareas implican visualizar datos, trazar resultados, crear…

Patrones de migración de base de datos y versionado de esquemas

deep-agents-memory-&-filesystem — una habilidad instalable para agentes de IA, publicada por langchain-ai/langchain-skills.

Build batteries-included agents with planning, context management, subagent delegation, and sandboxed execution. Use for complex, multi-step tasks that need…

Crea agentes completos con planificación, gestión de contexto, delegación de subagentes y ejecución en entorno aislado. Útil para tareas complejas de varios pasos que requieren…

INVOKE THIS SKILL when building ANY Deep Agents application. Covers create_deep_agent(), harness architecture, SKILL.md format, and configuration options.

INVOKE THIS SKILL when building ANY Deep Agents application. Covers create_deep_agent(), harness architecture, SKILL.md format, and configuration options.

Marco fundamental para construir agentes de múltiples pasos con planificación, memoria y delegación de habilidades integradas. Proporciona seis opciones de middleware central: planificación de tareas, gestión de contexto del sistema de archivos, delegación de subagentes, memoria persistente, flujos de trabajo de aprobación humana y carga de habilidades bajo demanda. Incluye tres herramientas integradas siempre presentes: write_todos para seguimiento de tareas, operaciones del sistema de archivos (ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep) y task para generar subagentes especializados. Soporta...

INVOCA ESTA HABILIDAD al construir CUALQUIER aplicación de Deep Agents. Cubre create_deep_agent(), arquitectura de harness, formato SKILL.md y opciones de configuración.

Backends de memoria y archivos conectables para Deep Agents con opciones de enrutamiento efímero, persistente e híbrido. Cuatro tipos de backend: StateBackend (efímero, con ámbito de hilo), StoreBackend (persistente entre sesiones), FilesystemBackend (acceso real a disco para desarrollo local) y CompositeBackend (enruta diferentes rutas a diferentes backends). FilesystemMiddleware proporciona seis herramientas de operación de archivos: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend utiliza coincidencia de prefijo más largo para enrutar...

Pluggable memory and file backends for Deep Agents with ephemeral, persistent, and hybrid routing options. Four backend types: StateBackend (thread-scoped, ephemeral), StoreBackend (cross-session persistent), FilesystemBackend (real disk access for local dev), and CompositeBackend (route different paths to different backends) FilesystemMiddleware provides six file operation tools: ls , read_file , write_file , edit_file , glob , grep CompositeBackend uses longest-prefix matching to route...

INVOKE THIS SKILL when your Deep Agent needs memory, persistence, or filesystem access. Covers StateBackend (ephemeral), StoreBackend (persistent),…

INVOCA ESTA HABILIDAD cuando tu Deep Agent necesite memoria, persistencia o acceso al sistema de archivos. Cubre StateBackend (efímero), StoreBackend (persistente),…

Orquestrar subagentes, planificar tareas de múltiples pasos y requerir aprobación humana para operaciones sensibles. Delegar trabajo a subagentes especializados mediante la herramienta de tareas; los subagentes personalizados admiten conjuntos de herramientas aislados y mensajes del sistema, mientras que el subagente "de propósito general" predeterminado hereda la configuración del agente principal. Planificar y rastrear flujos de trabajo complejos con write_todos, organizando tareas en estados pendientes, en curso y completados; requiere un thread_id para la persistencia entre invocaciones. Implementar...

INVOCA ESTA HABILIDAD al usar subagentes, planificación de tareas o aprobación humana en Deep Agents. Cubre SubAgentMiddleware, TodoList para planificación e interrupciones HITL.

INVOKE THIS SKILL when using subagents, task planning, or human approval in Deep Agents. Covers SubAgentMiddleware, TodoList for planning, and HITL interrupts.

INVOKE THIS SKILL when using subagents, task planning, or human approval in Deep Agents. Covers SubAgentMiddleware, TodoList for planning, and HITL interrupts.

Scaffold a minimal local Deep Agent in Python by following the official quickstart, using provider-native web search instead of Tavily. Use when the user wants…

Inspect and explain conversations in the local Deep Agents Code SQLite session store. Use as a fallback when LangSmith trace tooling is unavailable, for…

Scaffold a minimal local Deep Agent in TypeScript by following the official quickstart, using provider-native web search instead of Tavily. Use when the user…

Mejores prácticas para la contenerización con Docker y construcciones de múltiples etapas

Use this skill when migrating inline code samples from LangChain docs (MDX files) into external, testable code files that are extracted by this repo’s snippet…

Usa esta habilidad al migrar ejemplos de código en línea de la documentación de LangChain (archivos MDX) a archivos de código externos y comprobables que son extraídos por el fragmento de este repositorio…

INVOKE FIRST for any LangChain / LangGraph / Deep Agents agent building project before consulting other skills or writing any agent code. Required starting…

INVOKE FIRST for any LangChain / LangGraph / Deep Agents agent building project before consulting other skills or writing any agent code. Required starting…

INVOCAR PRIMERO para cualquier proyecto de construcción de agentes con LangChain / LangGraph / Deep Agents antes de consultar otras habilidades o escribir cualquier código de agente. Inicio requerido…

INVOCAR PRIMERO para cualquier proyecto de construcción de agentes con LangChain / LangGraph / Deep Agents antes de consultar otras habilidades o escribir cualquier código de agente. Inicio requerido…

Iteratively inspect an agent repository and optional user-provided traces, interview the user, and create, run, and audit Harbor evals one at a time. Use for…

Crear nuevas suites de evaluación para el monorepo deepagentsjs. Maneja el diseño de conjuntos de datos, la estructura de casos de prueba, la lógica de puntuación, la configuración de vitest y LangSmith…

Intelligently organizes your files and folders across your computer by understanding context, finding duplicates, suggesting better structures, and automating…

Organiza inteligentemente tus archivos y carpetas en tu computadora al comprender el contexto, encontrar duplicados, sugerir mejores estructuras y automatizar…

INVOKE THIS SKILL at the START of any LangChain/LangGraph/Deep Agents project, before writing any agent code. Determines which framework layer is right for the…

Guía de selección de frameworks para la arquitectura en capas de LangChain, LangGraph y Deep Agents. Frameworks en capas donde LangChain proporciona primitivas fundamentales, LangGraph añade orquestación y flujo de control, y Deep Agents agrega planificación, memoria, gestión de archivos y delegación de habilidades. Tabla de decisión que guía la elección del framework según la complejidad de la tarea: LangChain para agentes de un solo propósito, LangGraph para flujo de control y bucles personalizados, Deep Agents para planificación de múltiples pasos y sesiones persistentes...

INVOCA ESTA HABILIDAD al INICIO de cualquier proyecto de LangChain/LangGraph/Deep Agents, antes de escribir cualquier código de agente. Determina qué capa de framework es la adecuada para el…

Use when processing large PDFs, document collections, or bulk text extraction tasks that benefit from GPU-accelerated processing. Triggers when the user…

Úsalo al procesar PDFs grandes, colecciones de documentos o tareas de extracción de texto masivo que se beneficien del procesamiento acelerado por GPU. Se activa cuando el usuario…

Construye agentes con una arquitectura predefinida e integraciones para cualquier modelo o herramienta. Úsalo al crear agentes que llaman a herramientas, cambiar de proveedor de modelos o agregar…

Build agents with a prebuilt architecture and integrations for any model or tool. Use when creating tool-calling agents, switching model providers, or adding…

SIEMPRE EMPIEZA AQUÍ para cualquier proyecto de agente de código abierto de LangChain, Deep Agents o LangGraph. Es el punto de partida requerido para cualquier agente de código abierto de LangChain…

langchain-middleware-&-hitl — una habilidad instalable para agentes de IA, publicada por langchain-ai/langchain-skills.

INVOCA ESTA HABILIDAD al construir CUALQUIER sistema de generación aumentada por recuperación (RAG). Cubre cargadores de documentos, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…

langchain-structured-output-&-hitl — una habilidad instalable para agentes de IA, publicada por langchain-ai/langchain-skills.

Build LangChain agents with modern patterns. Covers create_agent, LangGraph, and context management.

Usa esta habilidad para cualquier pregunta de codificación que involucre productos LangChain (LangChain, LangGraph, LangSmith SDK). Cubre patrones de desarrollo de agentes, primitivas,…

INVOCA ESTA HABILIDAD al configurar un nuevo proyecto o cuando se te pregunte sobre versiones de paquetes, instalación o gestión de dependencias para LangChain, LangGraph,…

INVOKE THIS SKILL when setting up a new project or when asked about package versions, installation, or dependency management for LangChain, LangGraph,…

Versiones de paquetes del ecosistema LangChain, dependencias y guía de instalación para Python y TypeScript. Inicie todos los proyectos nuevos en LangChain 1.0 LTS; la versión 0.3 es solo mantenimiento heredado. Instale siempre langchain-core explícitamente junto con otros paquetes. Elija una capa de orquestación: LangGraph para control detallado de grafos, o Deep Agents para planificación y memoria completas. Fije langchain-community de forma conservadora a versiones menores exactas (por ejemplo, >=0.4.0,<0.5.0) ya que no...

INVOCA ESTA HABILIDAD al configurar un nuevo proyecto o cuando se te pregunte sobre versiones de paquetes, instalación o gestión de dependencias para LangChain, LangGraph,…

Create LangChain agents with create_agent, define tools, and use middleware for human-in-the-loop and error handling.

Create LangChain agents with create_agent, define tools, and use middleware for human-in-the-loop and error handling.

Construye agentes LangChain de producción con create_agent(), herramientas y patrones de middleware. Usa create_agent() con modelo, lista de herramientas y prompt del sistema; configura persistencia de estado con checkpointer y thread_id para memoria de conversación entre invocaciones. Define herramientas mediante el decorador @tool (Python) o la función tool() (TypeScript) con descripciones claras para que los agentes sepan cuándo invocarlas. Añade middleware como HumanInTheLoopMiddleware para flujos de aprobación, manejo personalizado de errores y humano en el bucle...

Crea agentes de LangChain con create_agent, define herramientas y usa middleware para intervención humana y manejo de errores.

INVOKE THIS SKILL when you need human-in-the-loop approval, custom middleware, or structured output. Covers HumanInTheLoopMiddleware for human approval of…

INVOKE THIS SKILL when you need human-in-the-loop approval, custom middleware, or structured output. Covers HumanInTheLoopMiddleware for human approval of…

Patrones de aprobación con intervención humana, middleware personalizado y salida estructurada para agentes LangChain. HumanInTheLoopMiddleware pausa la ejecución antes de llamadas peligrosas a herramientas, permitiendo que los humanos aprueben, editen argumentos o rechacen con retroalimentación. Las políticas de interrupción por herramienta permiten configurar diferentes reglas de aprobación según el nivel de riesgo; requiere un checkpointer y thread_id para la persistencia del estado. El patrón de reanudación de comandos continúa la ejecución después de decisiones humanas, con soporte para editar argumentos de herramientas...

INVOCA ESTA HABILIDAD cuando necesites aprobación humana en el bucle, middleware personalizado o salida estructurada. Cubre HumanInTheLoopMiddleware para aprobación humana de…

SIEMPRE EMPIEZA AQUÍ para cualquier proyecto de construcción de agentes LangChain, Deep Agents o LangGraph. Punto de partida requerido antes de elegir otras habilidades o escribir cualquier…

COMIENZA SIEMPRE AQUÍ para cualquier proyecto de construcción de agentes con LangChain, Deep Agents o LangGraph. Punto de partida obligatorio antes de elegir otras habilidades o escribir cualquier…

Scaffold a minimal local LangChain agent in Python by following the official quickstart. Use when the user wants to quickly build or try a LangChain agent…

INVOKE THIS SKILL when building ANY retrieval-augmented generation (RAG) system. Covers document loaders, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…

INVOKE THIS SKILL when building ANY retrieval-augmented generation (RAG) system. Covers document loaders, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…

Pipeline completo de RAG para ingesta de documentos, incrustación, recuperación y generación de respuestas impulsada por LLM. Admite múltiples cargadores de documentos (PDF, páginas web, directorios) y almacenes vectoriales persistentes (Chroma, FAISS, Pinecone) con tamaño de fragmento y superposición configurables para una preservación óptima del contexto. Incluye búsqueda por similitud, recuperación MMR (Maximal Marginal Relevance) y filtrado de metadatos para equilibrar relevancia y diversidad en los resultados. Funciona con incrustaciones de OpenAI y se integra sin problemas...

langchain-rag — una habilidad instalable para agentes de IA, publicada por langchain-ai/skills-benchmarks.

Scaffold a minimal local LangChain agent in TypeScript by following the official quickstart. Use when the user wants to quickly build or try a LangChain agent…

Construye flujos de trabajo de agente duraderos y con estado con LangGraph. Úsalo cuando necesites control de flujo personalizado basado en grafos, intervención humana, persistencia o múltiples agentes…

Build stateful, durable agent workflows with LangGraph. Use when you need custom graph-based control flow, human-in-the-loop, persistence, or multi-agent…

INVOCA ESTA HABILIDAD para flujos de trabajo de LangGraph, ejecución paralela, interrupciones o transmisión. Cubre la API Send para fan-out, interrupt() para intervención humana,…

langgraph-persistence-&-memory — una habilidad instalable para agentes de IA, publicada por langchain-ai/langchain-skills.

INVOKE THIS SKILL when using the langgraph CLI to scaffold, develop, build, or deploy LangGraph applications. Covers langgraph new, dev, build, up, deploy, and…

INVOCA ESTA HABILIDAD al usar la CLI de langgraph para estructurar, desarrollar, compilar o implementar aplicaciones LangGraph. Cubre langgraph new, dev, build, up, deploy y…

Accede a la documentación de LangGraph para construir agentes con estado y flujos de trabajo multiagente. Obtiene la documentación oficial de LangGraph en Python que cubre máquinas de estado, diseño de agentes basado en grafos y patrones de intervención humana. Prioriza la documentación relevante según el tipo de consulta: guías de implementación para preguntas de procedimiento, páginas conceptuales para teoría, tutoriales para ejemplos completos y referencias de API para detalles técnicos. Selecciona automáticamente de 2 a 4 URL de documentación más relevantes y recupera su contenido para responder...

Obtiene y referencia la documentación de LangGraph Python para construir agentes con estado, crear flujos de trabajo multiagente e implementar patrones de intervención humana. Use…

Fetches and references LangGraph Python documentation to build stateful agents, create multi-agent workflows, and implement human-in-the-loop patterns. Use…

Use this skill for requests related to LangGraph in order to fetch relevant documentation to provide accurate, up-to-date guidance.

Obtiene y referencia la documentación de LangGraph Python para construir agentes con estado, crear flujos de trabajo multiagente e implementar patrones de intervención humana. Úsalo…

Usa esta habilidad para solicitudes relacionadas con LangGraph, con el fin de obtener documentación relevante que brinde orientación precisa y actualizada.

INVOKE THIS SKILL when writing ANY LangGraph code. Covers StateGraph, state schemas, nodes, edges, Command, Send, invoke, streaming, and error handling.

INVOKE THIS SKILL when writing ANY LangGraph code. Covers StateGraph, state schemas, nodes, edges, Command, Send, invoke, streaming, and error handling.

Marco de grafo dirigido para construir flujos de trabajo de agente con estado y múltiples pasos, con control detallado. StateGraph con esquemas de estado tipados, reductores para acumular listas/valores y nodos que devuelven actualizaciones parciales de estado. Aristas estáticas para flujo fijo, aristas condicionales para bifurcación y Command para combinar actualizaciones de estado con enrutamiento dinámico. API Send para paralelismo fan-out hacia nodos trabajadores con agregación de resultados mediante reductores. Invoke para ejecución única y modos de flujo (valores, actualizaciones,...).

INVOCA ESTA HABILIDAD al escribir cualquier código de LangGraph. Cubre StateGraph, esquemas de estado, nodos, aristas, Command, Send, invoke, streaming y manejo de errores.

Pausar la ejecución del grafo para revisión, aprobación o validación humana, luego reanudar con su entrada. Requiere tres componentes: un checkpointer (InMemorySaver o PostgresSaver), un ID de hilo en la configuración y cargas de interrupción serializables en JSON. interrupt(value) pausa y expone datos; Command(resume=value) reanuda y devuelve ese valor al nodo pausado. Todo el código antes de interrupt() se re-ejecuta al reanudar, por lo que los efectos secundarios deben ser idempotentes (usar upsert, no insert). Soporta flujos de aprobación,...

INVOKE THIS SKILL when implementing human-in-the-loop patterns, pausing for approval, or handling errors in LangGraph. Covers interrupt(), Command(resume=...),…

INVOCA ESTA SKILL al implementar patrones de human-in-the-loop, pausar para aprobación, o manejar errores en LangGraph. Cubre interrupt(), Command(resume=...),…

INVOCA ESTA HABILIDAD al implementar patrones de intervención humana, pausar para aprobación o manejar errores en LangGraph. Cubre interrupt(), Command(resume=...),…

INVOKE THIS SKILL when your LangGraph needs to persist state, remember conversations, travel through history, or configure subgraph checkpointer scoping.…

INVOKE THIS SKILL when your LangGraph needs to persist state, remember conversations, travel through history, or configure subgraph checkpointer scoping.…

Ejecución de grafos duradera con puntos de control por hilo, historial de estados y memoria a largo plazo entre hilos. Tres opciones de punto de control: InMemorySaver para pruebas, SqliteSaver para desarrollo local, PostgresSaver para producción; siempre pase thread_id en la configuración para habilitar la persistencia. Navegue y reproduzca desde puntos de control anteriores usando get_state_history(), bifurque la ejecución actualizando el estado en un punto anterior, o modifique manualmente el estado antes de reanudar. La API de Store proporciona memoria entre hilos para el usuario...

INVOCA ESTA HABILIDAD cuando tu LangGraph necesite persistir estado, recordar conversaciones, navegar por el historial o configurar el alcance del checkpointer de subgrafos.

Scaffold a minimal local LangGraph agent in Python by following the official quickstart. Use when the user wants to quickly build or try a LangGraph agent…

Scaffold a minimal local LangGraph agent in TypeScript by following the official quickstart. Use when the user wants to quickly build or try a LangGraph agent…

Rastrea, evalúa y despliega agentes de IA y aplicaciones LLM con LangSmith. Úsalo al agregar observabilidad, ejecutar evaluaciones, diseñar prompts o…

Trace, evaluate, and deploy AI agents and LLM applications with LangSmith. Use when adding observability, running evaluations, engineering prompts, or…

INVOCA ESTA HABILIDAD al crear conjuntos de datos de evaluación a partir de trazas O al subir conjuntos de datos a LangSmith O al consultar conjuntos de datos. Cubre tipos de conjuntos de datos (final_response,…

INVOCA ESTA HABILIDAD al construir pipelines de evaluación para LangSmith. Cubre tres componentes principales: (1) Creación de Evaluadores - LLM como Juez, código personalizado; (2)…

INVOCA ESTA HABILIDAD cuando trabajes con el rastreo de LangSmith o consultes trazas. Cubre la adición de rastreo a aplicaciones y la consulta/exportación de datos de trazas. Contiene…

Crea evaluadores basados en código para agentes rastreados con LangSmith. Úsalo al construir lógica de evaluación personalizada, probar patrones de uso de herramientas o puntuar salidas de agentes…

Crear, gestionar y cargar conjuntos de datos de evaluación a LangSmith para pruebas y validación. Soporta cuatro tipos de conjuntos de datos: final_response (conversaciones completas), single_step (comportamiento de nodos individuales), trajectory (secuencias de llamadas a herramientas) y RAG (pregunta/fragmentos/respuesta/citas). Comandos CLI para la gestión del ciclo de vida de conjuntos de datos: crear, listar, obtener, eliminar, exportar y cargar desde archivos JSON locales. Creación de conjuntos de datos basada en SDK en Python y JavaScript con adición programática de ejemplos. Gestión de ejemplos...

INVOCA ESTA SKILL al crear datasets de evaluación, subir datasets a LangSmith o gestionar datasets existentes. Cubre los tipos de dataset (final_response, metadata, reference, multi_turn, strides) y las operaciones: create, upload, filter, delete, list, update.

INVOKE THIS SKILL when creating evaluation datasets, uploading datasets to LangSmith, or managing existing datasets. Covers dataset types (final_response,…

INVOCA ESTA HABILIDAD al crear conjuntos de datos de evaluación a partir de trazas O al cargar conjuntos de datos en LangSmith O al consultar conjuntos de datos. Cubre tipos de conjuntos de datos (final_response,…

INVOCA ESTA HABILIDAD al crear conjuntos de datos de evaluación, subir conjuntos de datos a LangSmith o gestionar conjuntos de datos existentes. Cubre tipos de conjuntos de datos (final_response,…

INVOCA ESTA HABILIDAD al construir pipelines de evaluación para LangSmith. Cubre tres componentes principales: (1) Creación de Evaluadores - LLM como juez, código personalizado; (2)…

INVOKE THIS SKILL when building evaluation pipelines for LangSmith. Covers three core components: (1) Creating Evaluators - LLM-as-Judge, custom code; (2)…

INVOKE THIS SKILL when building evaluation pipelines for LangSmith. Covers three core components: (1) Creating Evaluators - LLM-as-Judge, custom code; (2)…

Construye pipelines de evaluación para LangSmith con LLM-as-Judge y evaluadores de código personalizados. Tres componentes principales: crear evaluadores (LLM-as-Judge o código personalizado), definir funciones de ejecución para capturar salidas y trayectorias del agente, y ejecutar evaluaciones localmente o mediante ejecución automática a través de evaluadores cargados. Admite tanto evaluadores offline (comparando salidas de ejecución con ejemplos del dataset) como evaluadores online (verificaciones de calidad en tiempo real sobre ejecuciones en producción). Requiere clave API de LangSmith y proyecto...

INVOCA ESTA HABILIDAD al construir pipelines de evaluación para LangSmith. Cubre tres componentes principales: (1) Creación de Evaluadores - LLM como juez, código personalizado; (2)…

Obtiene trazas de LangSmith para depurar el comportamiento del agente. Úsalo al solucionar problemas del agente, revisar el historial de conversaciones o investigar llamadas a herramientas.

Iteratively inspect traces, interview the user, and create LangSmith online evaluators one at a time. Use specifically for creating online evaluators for use…

Añade trazabilidad a aplicaciones LangChain/LangGraph y consulta datos de trazas mediante CLI para depuración y generación de conjuntos de datos. Trazabilidad automática para aplicaciones LangChain/LangGraph con variables de entorno; trazabilidad manual mediante el decorador @traceable y wrap_openai() para otros frameworks en Python y TypeScript. Consulta trazas (árboles de ejecución completos) o ejecuciones (nodos individuales) usando langsmith CLI con filtros por tiempo, latencia, errores, etiquetas y metadatos personalizados. Exporta trazas a archivos JSONL preservando la jerarquía;...

INVOKE THIS SKILL when working with LangSmith tracing OR querying traces. Covers adding tracing to applications and querying/exporting trace data. Uses the…

INVOCA ESTA HABILIDAD cuando trabajes con el rastreo de LangSmith o consultes trazas. Cubre la adición de rastreo a aplicaciones y la consulta/exportación de datos de trazas. Contiene…

INVOKE THIS SKILL when working with LangSmith tracing OR querying traces. Covers adding tracing to applications and querying/exporting trace data. Uses the…

INVOKE THIS SKILL when working with LangSmith tracing OR querying traces. Covers adding tracing to applications and querying/exporting trace data. Uses the…

INVOCA ESTA HABILIDAD cuando trabajes con el rastreo de LangSmith o consultes trazas. Cubre la adición de rastreo a aplicaciones y la consulta/exportación de datos de trazas. Utiliza el…

INVOCA ESTA HABILIDAD cuando trabajes con el rastreo de LangSmith o consultes trazas. Cubre la adición de rastreo a aplicaciones y la consulta/exportación de datos de trazas. Utiliza el…

Active, Socratic teacher for the LangChain Academy Deep Agents course — drives the student through the curriculum with a calibrated interaction density,…

Escribe una publicación de LinkedIn basada en los hallazgos de una investigación o en un tema determinado. Usa esta habilidad cuando se te pida crear contenido para LinkedIn, publicaciones profesionales o reflexiones...

Redacta una publicación de LinkedIn basada en hallazgos de investigación o un tema dado. Usa esta habilidad cuando se te pida crear contenido para LinkedIn, publicaciones profesionales o reflexiones…

INVOKE THIS SKILL when building, testing, or deploying Managed Deep Agents in LangSmith with the mda CLI. Walks a user through their first agent end to end —…

INVOCA ESTA HABILIDAD al construir, probar o implementar Managed Deep Agents en LangSmith con la CLI de mda. Cubre el diseño de proyectos basado en archivos y código primero;…

Embed Mermaid diagrams in generated wiki pages. Use whenever documenting a runtime or request flow, a call sequence, a state machine or lifecycle, a data model…

Patrones comunes de pandas y matplotlib para análisis y visualización de datos

Patrones comunes de pandas y matplotlib para análisis de datos y visualización

Break down a coding task into a structured implementation plan with clear steps, file identification, and risk assessment.

Desglosar una tarea de codificación en un plan de implementación estructurado con pasos claros, identificación de archivos y evaluación de riesgos.

Writes and executes SQL queries from simple SELECTs to complex multi-table JOINs, aggregations, and subqueries. Use when the user asks to query a database,…

Escribe y ejecuta consultas SQL desde SELECTs simples hasta JOINs complejos de múltiples tablas, agregaciones y subconsultas. Úsalo cuando el usuario solicite consultar una base de datos,…

Patrones modernos de componentes React con hooks y TypeScript

Revisa la conversación actual y captura conocimiento valioso — mejores prácticas, convenciones de codificación, decisiones de arquitectura, flujos de trabajo y comentarios de los usuarios —…

Revisa la conversación actual y captura conocimiento valioso — mejores prácticas, convenciones de código, decisiones de arquitectura, flujos de trabajo y comentarios de usuarios —…

Lists tables, describes columns and data types, identifies foreign key relationships, and maps entity relationships in a database. Use when the user asks about…

Enumera tablas, describe columnas y tipos de datos, identifica relaciones de clave foránea y mapea relaciones de entidades en una base de datos. Úsalo cuando el usuario pregunte sobre…

Guía para crear habilidades efectivas que extiendan las capacidades del agente con conocimientos especializados, flujos de trabajo o integraciones de herramientas. Usa esta habilidad cuando el usuario…

Guía para crear skills efectivas que amplían las capacidades del agente con conocimiento especializado, flujos de trabajo o integraciones de herramientas. Usa esta skill cuando el usuario…

Guide for creating effective skills that extend agent capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. Use this skill when the user…

Guía para crear habilidades efectivas que extiendan las capacidades del agente con conocimientos especializados, flujos de trabajo o integraciones de herramientas. Usa esta habilidad cuando el usuario…

Redacta publicaciones para redes sociales específicas de cada plataforma, con contenido respaldado por investigación e imágenes complementarias generadas. Admite publicaciones de LinkedIn (1.300 caracteres con tono profesional) e hilos de Twitter/X (280 caracteres por tuit con formato 1/🧵). Requiere delegar la investigación a un subagente antes de redactar, y luego leer los hallazgos para garantizar precisión y relevancia. Genera automáticamente imágenes llamativas para redes sociales usando la herramienta generate_social_image con composiciones audaces y de alto contraste optimizadas para tamaños pequeños...

Redacta publicaciones atractivas para redes sociales, escribe ganchos, sugiere hashtags, crea estructuras de hilos y genera imágenes complementarias. Úsalo cuando el usuario pida escribir…

Despacha muchos elementos independientes en paralelo: crea una tabla, distribuye a subagentes, agrega resultados. Una fila = una unidad de trabajo.

Distribuye un lote de tareas a subagentes en paralelo con concurrencia limitada. Devuelve un objeto resumen con {total, completadas, fallidas, resultados[]} — iterar…

Distribuye muchos elementos independientes en paralelo: crea una tabla, distribuye a subagentes, agrega resultados. Una fila = una unidad de trabajo.

Mejores prácticas para pruebas unitarias y de integración

Usa esta habilidad para solicitudes relacionadas con investigación web; proporciona un enfoque estructurado para realizar investigaciones web exhaustivas.

Busca en múltiples fuentes web, sintetiza los hallazgos y genera informes de investigación citados utilizando subagentes delegados. Úsalo cuando el usuario pida investigar un tema…

Use this skill for requests related to web research; it provides a structured approach to conducting comprehensive web research

Orquesta la investigación web de múltiples fuentes delegando en subagentes, sintetizando hallazgos y generando informes citados. Divide las preguntas de investigación en 2 a 5 subtemas distintos, crea un archivo de plan de investigación y lanza hasta 3 subagentes en paralelo para una investigación eficiente. Cada subagente realiza de 3 a 5 búsquedas web por subtema y escribe los hallazgos en archivos locales con datos clave, citas y URL de origen. Sintetiza los resultados leyendo los archivos de hallazgos locales, integrando información entre subtemas y...

Add a new built-in OpenWiki source connector. Use when a user asks to create or implement an OpenWiki connector.

Úsese cuando el usuario desee que la fecha y hora actuales se escriban en un archivo mediante el script incluido dentro del sandbox.

Úsese cuando el usuario quiera que la fecha y hora actuales se escriban en un archivo mediante el script incluido dentro del sandbox.