Langchain Ai Skills

skills-benchmarks/skills/api-docs

OpenAPI दस्तावेज़ीकरण और REST API डिज़ाइन पैटर्न

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

arXiv पर विषय के अनुसार प्रीप्रिंट और शैक्षणिक पेपर खोजें, सार पुनर्प्राप्ति के साथ। भौतिकी, गणित, कंप्यूटर विज्ञान, जीव विज्ञान, सांख्यिकी और संबंधित क्षेत्रों में क्वेरी-आधारित खोज। कॉन्फ़िगरेबल परिणाम सीमा (डिफ़ॉल्ट 10 पेपर) जिसमें परिणाम प्रासंगिकता के अनुसार क्रमबद्ध होते हैं। प्रत्येक मिलान पेपर के लिए शीर्षक और सार लौटाता है। arxiv Python पैकेज की आवश्यकता है; यदि पहले से म

deepagentsjs/examples/skills/arxiv-search

भौतिकी, गणित, कंप्यूटर विज्ञान, मात्रात्मक जीवविज्ञान और संबंधित क्षेत्रों में शोध पत्रों के लिए arXiv प्रीप्रिंट रिपॉजिटरी में खोजें

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

लंबे-फॉर्म ब्लॉग पोस्ट लेखन जिसमें शोध प्रतिनिधि, संरचित सामग्री टेम्पलेट और AI-जनित कवर इमेज शामिल हैं। लिखने से पहले उप-एजेंटों को शोध सौंपता है, निष्कर्षों को संदर्भ और संदर्भ के लिए मार्कडाउन में संग्रहीत करता है। पांच-भाग वाली पोस्ट संरचना लागू करता है: हुक, संदर्भ, मुख्य सामग्री (3–5 खंड), व्यावहारिक अनुप्रयोग, और कॉल-टू-एक्शन के साथ निष्कर्ष। विस्तृत प्रॉम्प्ट का उपय

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

परिवर्तनों की संरचित कोड समीक्षा करें, शुद्धता, शैली, परीक्षण और संभावित समस्याओं की जाँच करें।

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

उपयोगकर्ता की कोडिंग प्राथमिकताओं को /memory/coding-prefs.md से पढ़ें, इससे पहले कि कोई गैर-सामान्य शैली निर्णय लिया जाए, और जब उपयोगकर्ता नई प्राथमिकताएँ देता है तो उन्हें जोड़ें…

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

जब प्रतिस्पर्धियों का विश्लेषण करने के लिए कहा जाए:

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/cudf-analytics

GPU-त्वरित डेटा विश्लेषण के लिए डेटासेट, CSV या सारणीबद्ध डेटा पर NVIDIA cuDF का उपयोग करें। तब ट्रिगर होता है जब कार्यों में groupby एकत्रीकरण, सांख्यिकीय... शामिल हों।

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

GPU-त्वरित मशीन लर्निंग के लिए NVIDIA cuML का उपयोग करके सारणीबद्ध डेटा पर कार्य करें। यह तब सक्रिय होता है जब कार्यों में वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, आयामी कमी... शामिल होती है।

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/data-visualization

प्रकाशन-गुणवत्ता वाले चार्ट और बहु-पैनल विश्लेषण सारांश बनाने के लिए उपयोग करें। तब सक्रिय होता है जब कार्यों में डेटा विज़ुअलाइज़ करना, परिणाम प्लॉट करना, बनाना शामिल होता है…

skills-benchmarks/skills/database-migrations

डेटाबेस माइग्रेशन पैटर्न और स्कीमा वर्जनिंग

langchain-skills/skills/Deep Agents Memory & Filesystem

deep-agents-memory-&-filesystem — AI एजेंटों के लिए एक इंस्टॉल करने योग्य कौशल, जो langchain-ai/langchain-skills द्वारा प्रकाशित है।

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

बैटरी-इनक्लूडेड एजेंट बनाएं जिनमें योजना, संदर्भ प्रबंधन, सबएजेंट प्रतिनिधिमंडल और सैंडबॉक्स्ड निष्पादन शामिल हो। जटिल, बहु-चरणीय कार्यों के लिए उपयोग करें जिन्हें…

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

बहु-चरणीय एजेंट बनाने के लिए फाउंडेशन फ्रेमवर्क जिसमें अंतर्निहित योजना, मेमोरी और कौशल प्रतिनिधिमंडल शामिल है। छह मुख्य मिडलवेयर विकल्प प्रदान करता है: कार्य योजना, फाइलसिस्टम संदर्भ प्रबंधन, उप-एजेंट प्रतिनिधिमंडल, स्थायी मेमोरी, मानव अनुमोदन वर्कफ़्लो और ऑन-डिमांड कौशल लोडिंग। इसमें तीन हमेशा मौजूद अंतर्निहित उपकरण शामिल हैं: कार्य ट्रै

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

किसी भी Deep Agents एप्लिकेशन को बनाते समय इस कौशल को लागू करें। इसमें create_deep_agent(), हार्नेस आर्किटेक्चर, SKILL.md प्रारूप और कॉन्फ़िगरेशन विकल्प शामिल हैं।

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

डीप एजेंट्स के लिए प्लग करने योग्य मेमोरी और फ़ाइल बैकएंड, जिसमें एफेमरल, पर्सिस्टेंट और हाइब्रिड रूटिंग विकल्प हैं। चार बैकएंड प्रकार: स्टेटबैकएंड (थ्रेड-स्कोप्ड, एफेमरल), स्टोरबैकएंड (क्रॉस-सेशन पर्सिस्टेंट), फ़ाइलसिस्टमबैकएंड (स्थानीय डेव के लिए वास्तविक डिस्क एक्सेस), और कम्पोजिटबैकएंड (विभिन्न पथों को विभिन्न बैकएंड पर रूट करता है)। फ़

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

इस कौशल को तब लागू करें जब आपके डीप एजेंट को मेमोरी, स्थायित्व या फ़ाइल सिस्टम एक्सेस की आवश्यकता हो। इसमें StateBackend (अस्थायी), StoreBackend (स्थायी),… शामिल है।

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

उप-एजेंटों का समन्वय करें, बहु-चरणीय कार्यों की योजना बनाएं, और संवेदनशील संचालन के लिए मानव अनुमोदन आवश्यक है। कार्य उपकरण के माध्यम से विशिष्ट उप-एजेंटों को कार्य सौंपें; कस्टम उप-एजेंट पृथक उपकरण सेट और सिस्टम प्रॉम्प्ट का समर्थन करते हैं, जबकि डिफ़ॉल्ट "सामान्य-उद्देश्य" उप-एजेंट मुख्य एजेंट कॉन्फ़िगरेशन प्राप्त करता है। write_todos के साथ जटिल वर्कफ़्लो की योजना ब

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

डीप एजेंट्स में सबएजेंट्स, कार्य योजना, या मानव अनुमोदन का उपयोग करते समय इस कौशल को लागू करें। इसमें SubAgentMiddleware, योजना के लिए TodoList, और HITL इंटरप्ट शामिल हैं।

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

आधिकारिक क्विकस्टार्ट का पालन करके पायथन में एक न्यूनतम स्थानीय डीप एजेंट तैयार करें, टैविली के बजाय प्रदाता-मूल वेब खोज का उपयोग करें। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता चाहता है…

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

स्थानीय Deep Agents Code SQLite सत्र भंडार में वार्तालापों का निरीक्षण और व्याख्या करें। LangSmith ट्रेस टूलिंग अनुपलब्ध होने पर फ़ॉलबैक के रूप में उपयोग करें, इसके लिए…

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

आधिकारिक क्विकस्टार्ट का पालन करके TypeScript में एक न्यूनतम स्थानीय Deep Agent तैयार करें, Tavily के बजाय प्रोवाइडर-नेटिव वेब खोज का उपयोग करें। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता…

skills-benchmarks/skills/docker-patterns

डॉकर कंटेनरीकरण और मल्टी-स्टेज बिल्ड के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

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

लैंगचेन दस्तावेज़ों (MDX फ़ाइलों) से इनलाइन कोड नमूनों को इस रिपॉजिटरी के स्निपेट द्वारा निकाली गई बाहरी, परीक्षण योग्य कोड फ़ाइलों में माइग्रेट करते समय इस कौशल का उपयोग करें।

langchain-skills/config/skills/ecosystem-primer

किसी भी LangChain / LangGraph / Deep Agents एजेंट निर्माण प्रोजेक्ट के लिए अन्य कौशलों से परामर्श लेने या कोई एजेंट कोड लिखने से पहले पहले इसे लागू करें। आवश्यक प्रारंभिक…

skills-benchmarks/skills/benchmarks/ecosystem-primer

किसी भी LangChain / LangGraph / Deep Agents एजेंट निर्माण प्रोजेक्ट के लिए अन्य कौशलों से परामर्श लेने या कोई एजेंट कोड लिखने से पहले पहले INVOKE करें। आवश्यक प्रारंभिक…

langchain-skills/config/skills/eval-engineering

किसी एजेंट रिपॉजिटरी और वैकल्पिक उपयोगकर्ता-प्रदत्त ट्रेस का पुनरावृत्त रूप से निरीक्षण करें, उपयोगकर्ता का साक्षात्कार लें, और एक-एक करके Harbor मूल्यांकन बनाएं, चलाएं, और ऑडिट करें। इसके लिए उपयोग करें…

deepagentsjs/skills/eval-writer

deepagentsjs मोनोरेपो के लिए नए eval सूट बनाएँ। डेटासेट डिज़ाइन, टेस्ट केस स्कैफोल्डिंग, स्कोरिंग लॉजिक, vitest कॉन्फ़िगरेशन और LangSmith… को संभालता है।

deepagentsjs/examples/skills/file-organizer

बुद्धिमानी से आपके कंप्यूटर पर फ़ाइलों और फ़ोल्डरों को संदर्भ समझकर, डुप्लिकेट ढूंढकर, बेहतर संरचनाएँ सुझाकर, और स्वचालित करके व्यवस्थित करता है…

langchain-skills/skills/framework-selection

LangChain, LangGraph और Deep Agents की स्तरित वास्तुकला के लिए फ्रेमवर्क चयन मार्गदर्शिका। स्तरित फ्रेमवर्क जहाँ LangChain मूलभूत प्रिमिटिव प्रदान करता है, LangGraph ऑर्केस्ट्रेशन और नियंत्रण प्रवाह जोड़ता है, और Deep Agents योजना, मेमोरी, फ़ाइल प्रबंधन और कौशल प्रत्यायोजन जोड़ता है। कार्य जटिलता के आधार पर फ्रेमवर्क चयन के लिए निर्णय तालिका: एकल-उद्देश्य एजेंटों के लिए LangChain, कस्टम नियंत्रण प्रवाह और लूप के लिए LangGraph, बहु-चरण