Skills de Langchain Ai

skills-benchmarks/skills/api-docs

Documentación de OpenAPI y patrones de diseño de API REST

deepagents/libs/code/examples/skills/arxiv-search

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.

deepagentsjs/examples/skills/arxiv-search

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

deepagents/examples/content-builder-agent/skills/blog-post

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...

deepagents/examples/deploy-coding-agent/skills/code-review

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

deepagents/examples/deploy-coding-agent/skills/coding-prefs

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…

deepagents/examples/deploy-gtm-agent/skills/competitor-analysis

Cuando se le pide analizar competidores:

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/cudf-analytics

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…

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/cuml-machine-learning

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…

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/data-visualization

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…

skills-benchmarks/skills/database-migrations

Patrones de migración de base de datos y versionado de esquemas

langchain-skills/skills/Deep Agents Memory & Filesystem

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

docs/src/.mintlify/skills/deep-agents

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…

langchain-skills/config/skills/deep-agents-core

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...

skills-benchmarks/skills/main/deep-agents-core

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

langchain-skills/config/skills/deep-agents-memory

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...

skills-benchmarks/skills/main/deep-agents-memory

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

langchain-skills/config/skills/deep-agents-orchestration

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...

skills-benchmarks/skills/main/deep-agents-orchestration

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

langchain-skills/config/skills/deepagents-python-quickstart

Crear un agente local mínimo de Deep Agent en Python siguiendo la guía de inicio rápido oficial, utilizando la búsqueda web nativa del proveedor en lugar de Tavily. Úsalo cuando el usuario quiera…

deepagents/libs/code/deepagents_code/built_in_skills/deepagents-thread-inspector

Inspecciona y explica conversaciones en el almacén de sesiones SQLite local de Deep Agents Code. Úsalo como respaldo cuando la herramienta de trazado de LangSmith no esté disponible, para…

langchain-skills/config/skills/deepagents-typescript-quickstart

Crear un agente Deep local mínimo en TypeScript siguiendo la guía de inicio rápido oficial, usando la búsqueda web nativa del proveedor en lugar de Tavily. Usar cuando el usuario…

skills-benchmarks/skills/docker-patterns

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

docs/.agents/skills/docs-code-samples

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…

langchain-skills/config/skills/ecosystem-primer

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…

skills-benchmarks/skills/benchmarks/ecosystem-primer

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…

langchain-skills/config/skills/eval-engineering

Inspecciona de forma iterativa un repositorio de agentes y los traces opcionales proporcionados por el usuario, entrevista al usuario, y crea, ejecuta y audita los evals de Harbor uno a la vez. Úsalo para…

deepagentsjs/skills/eval-writer

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…

deepagentsjs/examples/skills/file-organizer

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

langchain-skills/skills/framework-selection

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...