Langchain Ai Skills
ego lite browser
प्रायोजकego lite AI एजेंटों के लिए वेब ऑटोमेशन चलाने वाला सबसे तेज़ ब्राउज़र है, जो Codex या Claude Code के साथ आपकी लॉग-इन स्थिति साझा करता है, शून्य लागत, शून्य कॉन्फ़िगरेशन।
Alpha Vantage MCP Server
प्रायोजकवित्तीय बाजार डेटा तक पहुंच: रियलटाइम और ऐतिहासिक स्टॉक, ईटीएफ, विकल्प, विदेशी मुद्रा, क्रिप्टो, कमोडिटी, मूलभूत, तकनीकी संकेतक और अधिक
framework-selection
skills-benchmarks/skills/benchmarks/framework-selection
किसी भी LangChain/LangGraph/Deep Agents प्रोजेक्ट की शुरुआत में, कोई भी एजेंट कोड लिखने से पहले, इस कौशल को लागू करें। यह निर्धारित करता है कि कौन सा फ्रेमवर्क स्तर उपयुक्त है…
gpu-document-processing
deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/gpu-document-processing
बड़े PDF, दस्तावेज़ संग्रह, या बल्क टेक्स्ट निष्कर्षण कार्यों को संसाधित करते समय उपयोग करें जो GPU-त्वरित प्रसंस्करण से लाभान्वित होते हैं। तब सक्रिय होता है जब उपयोगकर्ता…
langchain
docs/src/.mintlify/skills/langchain
पूर्वनिर्मित आर्किटेक्चर और किसी भी मॉडल या टूल के लिए एकीकरण के साथ एजेंट बनाएं। टूल-कॉलिंग एजेंट बनाते समय, मॉडल प्रदाता बदलते समय, या जोड़ते समय उपयोग करें…
LangChain Agent Starter Kit
langchain-skills/skills/LangChain Agent Starter Kit
किसी भी LangChain, Deep Agents,
LangChain Middleware & HITL
langchain-skills/skills/LangChain Middleware & HITL
langchain-middleware-&-hitl — AI एजेंटों के लिए एक इंस्टॉल करने योग्य कौशल, जो langchain-ai/langchain-skills द्वारा प्रकाशित है।
LangChain RAG Pipeline
langchain-skills/skills/LangChain RAG Pipeline
इस कौशल का उपयोग किसी भी पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) प्रणाली के निर्माण में करें। इसमें दस्तावेज़ लोडर, RecursiveCharacterTextSplitter, एम्बेडिंग (OpenAI),… शामिल हैं।
LangChain Structured Output & HITL
langchain-skills/skills/LangChain Structured Output & HITL
langchain-structured-output-&-hitl — AI एजेंटों के लिए एक इंस्टॉल करने योग्य कौशल, जो langchain-ai/langchain-skills द्वारा प्रकाशित है।
langchain-agents
langchain-skills/skills/langchain-agents
किसी भी कोडिंग प्रश्न के लिए इस कौशल का उपयोग करें जिसमें LangChain उत्पाद (LangChain, LangGraph, LangSmith SDK) शामिल हों। इसमें एजेंट विकास पैटर्न, प्रिमिटिव्स,… शामिल हैं।
langchain-agents
skills-benchmarks/skills/langchain-agents
आधुनिक पैटर्न के साथ LangChain एजेंट बनाएं। यह create_agent, LangGraph, और संदर्भ प्रबंधन को कवर करता है।
langchain-dependencies
langchain-skills/config/skills/langchain-dependencies
We need to translate the given English text to Hindi, preserving the name "langchain-dependencies" if it appears, but it does not appear in the text. So we just translate the text. Keep technical terms like LangChain, Python, TypeScript, LangChain 1.0 LTS, langchain-core, LangGraph, Deep Agents, langchain-community, version numbers, etc. as is. Translate the rest naturally. The text: "LangChain ecosystem package versions, dependencies, and installation guidance for Python and TypeScript. Start all new projects on LangChain 1.0 LTS; version 0.3 is legacy maintenance-only. Always install langchain-core explicitly alongside other packages. Choose one orchestration layer: LangGraph for fine-grained graph control, or Deep Agents for batteries-included planning and memory. Pin langchain-community conservatively to exact minor versions (e.g., >=0.4.0,<0.5.0 ) since it does not..." We need to translate into Hindi. Let's do it step by step. "Lang
langchain-dependencies
skills-benchmarks/skills/main/langchain-dependencies
इस कौशल का उपयोग करें जब कोई नया प्रोजेक्ट सेट कर रहे हों या LangChain, LangGraph,… के लिए पैकेज संस्करणों, इंस्टॉलेशन, या निर्भरता प्रबंधन के बारे में पूछा जाए।
langchain-fundamentals
langchain-skills/config/skills/langchain-fundamentals
create_agent(), टूल्स और मिडलवेयर पैटर्न के साथ प्रोडक्शन-रेडी LangChain एजेंट बनाएं। मॉडल, टूल्स लिस्ट और सिस्टम प्रॉम्प्ट के साथ create_agent() का उपयोग करें; चेकपॉइंटर और थ्रेड_आईडी के साथ स्टेट पर्सिस्टेंस कॉन्फ़िगर करें ताकि इनवोकेशन के बीच कन्वर्सेशन मेमोरी बनी रहे। @tool डेकोरेटर (Python) या tool() फंक्शन (TypeScript) के ज़रिए स्पष्ट विवरण के साथ टूल्स परिभाषित करें ताकि एजेंट को प
langchain-fundamentals
skills-benchmarks/skills/main/langchain-fundamentals
create_agent के साथ LangChain एजेंट बनाएं, टूल्स परिभाषित करें, और मानव-इन-द-लूप तथा त्रुटि प्रबंधन के लिए मिडलवेयर का उपयोग करें।
langchain-middleware
langchain-skills/config/skills/langchain-middleware
मानव-इन-द-लूप अनुमोदन, कस्टम मिडलवेयर, और LangChain एजेंटों के लिए संरचित आउटपुट पैटर्न। HumanInTheLoopMiddleware खतरनाक टूल कॉल से पहले निष्पादन को रोकता है, जिससे मनुष्य अनुमोदन कर सकते हैं, तर्क संपादित कर सकते हैं, या प्रतिक्रिया के साथ अस्वीकार कर सकते हैं। प्रति-टूल इंटरप्ट नीतियां आपको जोखिम स्तर के आधार पर विभिन्न अनुमोदन नियमों को कॉन्फ़िगर करने देती हैं; स्थिति स्थिरता के लिए चेकपॉइंटर
langchain-middleware
skills-benchmarks/skills/main/langchain-middleware
इस कौशल का उपयोग तब करें जब आपको मानव-इन-द-लूप अनुमोदन, कस्टम मिडलवेयर, या संरचित आउटपुट की आवश्यकता हो। HumanInTheLoopMiddleware को कवर करता है…
langchain-oss-primer
skills-benchmarks/skills/benchmarks/langchain-oss-primer
किसी भी LangChain, Deep Agents या LangGraph एजेंट निर्माण प्रोजेक्ट के लिए हमेशा यहाँ से शुरू करें। अन्य कौशल चुनने या कुछ भी लिखने से पहले आवश्यक प्रारंभिक बिंदु।
langchain-python-quickstart
langchain-skills/config/skills/langchain-python-quickstart
Python में न्यूनतम स्थानीय LangChain एजेंट का ढांचा तैयार करें, आधिकारिक क्विकस्टार्ट का अनुसरण करके। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता जल्दी से LangChain एजेंट बनाना या आज़माना चाहता है…
langchain-rag
langchain-skills/config/skills/langchain-rag
दस्तावेज़ अंतर्ग्रहण, एम्बेडिंग, पुनर्प्राप्ति और LLM-संचालित प्रतिक्रिया निर्माण के लिए पूर्ण RAG पाइपलाइन। एकाधिक दस्तावेज़ लोडर (PDF, वेब पेज, निर्देशिकाएँ) और स्थायी वेक्टर स्टोर (Chroma, FAISS, Pinecone) का समर्थन करता है, जिसमें इष्टतम संदर्भ संरक्षण के लिए कॉन्फ़िगरेबल चंक आकार और ओवरलैप होता है। परिणामों में प्रासंगिकता और विविधता को संतुलित करने के लिए समानता खोज, MMR (मैक्सिमल मार
langchain-rag
skills-benchmarks/skills/main/langchain-rag
langchain-rag — AI एजेंटों के लिए एक इंस्टॉल करने योग्य कौशल, जो langchain-ai/skills-benchmarks द्वारा प्रकाशित है।
langchain-typescript-quickstart
langchain-skills/config/skills/langchain-typescript-quickstart
आधिकारिक क्विकस्टार्ट का पालन करके TypeScript में एक न्यूनतम स्थानीय LangChain एजेंट तैयार करें। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता जल्दी से LangChain एजेंट बनाना या आज़माना चाहता है…
langgraph
docs/src/.mintlify/skills/langgraph
LangGraph के साथ स्टेटफुल, टिकाऊ एजेंट वर्कफ़्लो बनाएं। उपयोग करें जब आपको कस्टम ग्राफ-आधारित नियंत्रण प्रवाह, ह्यूमन-इन-द-लूप, स्थिरता, या मल्टी-एजेंट की आवश्यकता हो…
LangGraph Execution Control
langchain-skills/skills/LangGraph Execution Control
LangGraph वर्कफ़्लो, समानांतर निष्पादन, इंटरप्ट या स्ट्रीमिंग के लिए इस कौशल को लागू करें। फैन-आउट के लिए Send API, ह्यूमन-इन-द-लूप के लिए interrupt(), और अन्य चीज़ों को शामिल करता है।
LangGraph Persistence & Memory
langchain-skills/skills/LangGraph Persistence & Memory
langgraph-persistence-&-memory — langchain-ai/langchain-skills द्वारा प्रकाशित AI एजेंटों के लिए एक इंस्टॉल करने योग्य कौशल।
langgraph-cli
langchain-skills/config/skills/langgraph-cli
जब langgraph CLI का उपयोग करके LangGraph अनुप्रयोगों को स्कैफोल्ड, विकसित, बिल्ड, या डिप्लॉय किया जा रहा हो तो इस स्किल को लागू करें। इसमें langgraph new, dev, build, up, deploy, और… शामिल हैं।
langgraph-docs
deepagentsjs/examples/skills/langgraph-docs
LangGraph से संबंधित अनुरोधों के लिए इस कौशल का उपयोग करें ताकि प्रासंगिक दस्तावेज़ प्राप्त करके सटीक और अद्यतन मार्गदर्शन प्रदान किया जा सके।
langgraph-docs
docs/src/code-samples/deepagents/skills/langgraph-docs
LangGraph Python दस्तावेज़ीकरण को प्राप्त करता है और उसका संदर्भ देता है ताकि स्टेटफुल एजेंट बनाए जा सकें, मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो तैयार किए जा सकें, और ह्यूमन-इन-द-लूप पैटर्न लागू किए जा सकें। उपयोग करें…
langgraph-docs
deepagents/libs/code/examples/skills/langgraph-docs
LangGraph दस्तावेज़ीकरण तक पहुँचकर स्टेटफुल एजेंट और मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो बनाएँ। स्टेट मशीन, ग्राफ़-आधारित एजेंट डिज़ाइन और ह्यूमन-इन-द-लूप पैटर्न को कवर करने वाले आधिकारिक LangGraph Python दस्तावेज़ प्राप्त करता है। प्रश्न प्रकार के अनुसार प्रासंगिक दस्तावेज़ीकरण को प्राथमिकता देता है: कैसे-करें प्रश्नों के लिए कार्यान्वयन गाइड, सिद्धांत के लिए अवधारणा पृष्ठ, एंड-टू-एंड उदाहरण
langgraph-fundamentals
langchain-skills/config/skills/langgraph-fundamentals
We need to translate the given English text to Hindi. The text describes a directed graph framework for agent workflows. We must preserve the name "langgraph-fundamentals" but it's not in the source text, so we ignore. No extra labels. Translate accurately, keeping technical terms like "StateGraph", "reducers", "Send API", "Invoke", etc. as is or with appropriate Hindi transliteration? The instruction says preserve technical terms, so likely keep them in English. But we can translate the surrounding words. For example, "Directed graph framework" -> "निर्देशित ग्राफ ढांचा". "stateful, multi-step agent workflows" -> "स्टेटफुल, बहु-चरण एजेंट वर्कफ़्लो". "fine-grained control" -> "सूक्ष्म नियंत्रण". "StateGraph with typed state schemas" -> "टाइप किए गए स्टेट स्कीमा के साथ StateGraph".
langgraph-fundamentals
skills-benchmarks/skills/main/langgraph-fundamentals
जब भी कोई LangGraph कोड लिखें, इस कौशल का उपयोग करें। इसमें StateGraph, स्टेट स्कीमा, नोड्स, एजेज, Command, Send, invoke, स्ट्रीमिंग और एरर हैंडलिंग शामिल है।
langgraph-human-in-the-loop
langchain-skills/config/skills/langgraph-human-in-the-loop
ग्राफ निष्पादन को मानव समीक्षा, अनुमोदन या सत्यापन के लिए रोकें, फिर उनके इनपुट के साथ पुनः शुरू करें। तीन घटकों की आवश्यकता है: एक चेकपॉइंटर (InMemorySaver या PostgresSaver), कॉन्फ़िग में एक थ्रेड आईडी, और JSON-सीरियलाइज़ेबल इंटरप्ट पेलोड। interrupt(value) रुकता है और डेटा सतह पर लाता है; Command(resume=value) पुनः शुरू करता है और उस मान को रुके हुए नोड पर लौटाता है। interrupt() से पहले का सारा कोड पुनः शुरू हो
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