skill-creator

द्वारा langchain-ai

प्रभावी कौशल बनाने के लिए मार्गदर्शिका जो विशेष ज्ञान, कार्यप्रवाह या उपकरण एकीकरण के साथ एजेंट क्षमताओं का विस्तार करते हैं। इस कौशल का उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता…

npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagentsjs --skill skill-creator

Skill Creator

This skill provides guidance for creating effective skills.

About Skills

Skills are modular, self-contained packages that extend agent capabilities by providing specialized knowledge, workflows, and tools. Think of them as "onboarding guides" for specific domains or tasks—they transform a general-purpose agent into a specialized agent equipped with procedural knowledge and domain expertise.

Skill Location for Deepagents

In deepagents CLI, skills are stored in ~/.deepagents/<agent>/skills/ where <agent> is your agent configuration name (default is agent). For example, with the default configuration, skills live at:

~/.deepagents/agent/skills/
├── skill-name-1/
│   └── SKILL.md
├── skill-name-2/
│   └── SKILL.md
└── ...

What Skills Provide

  1. Specialized workflows - Multi-step procedures for specific domains
  2. Tool integrations - Instructions for working with specific file formats or APIs
  3. Domain expertise - Company-specific knowledge, schemas, business logic
  4. Bundled resources - Scripts, references, and assets for complex and repetitive tasks

Core Principles

Concise is Key

The context window is a public good. Skills share the context window with everything else the agent needs: system prompt, conversation history, other Skills' metadata, and the actual user request.

Default assumption: The agent is already very capable. Only add context the agent doesn't already have.

Anatomy of a Skill

Every skill consists of a required SKILL.md file and optional bundled resources:

skill-name/
├── SKILL.md (required)
│   ├── YAML frontmatter metadata (required)
│   │   ├── name: (required)
│   │   └── description: (required)
│   └── Markdown instructions (required)
└── Bundled Resources (optional)
    ├── scripts/          - Executable code (TypeScript/JavaScript/etc.)
    ├── references/       - Documentation intended to be loaded into context as needed
    └── assets/           - Files used in output (templates, icons, fonts, etc.)

Skill Creation Process

Skill creation involves these steps:

  1. Understand the skill with concrete examples
  2. Plan reusable skill contents (scripts, references, assets)
  3. Initialize the skill (run init_skill.ts)
  4. Edit the skill (implement resources and write SKILL.md)
  5. Validate the skill (run quick_validate.ts)
  6. Iterate based on real usage

Step 3: Initializing the Skill

When creating a new skill from scratch, run the init_skill.ts script:

npx tsx scripts/init_skill.ts <skill-name> --path <output-directory>

For deepagents, use the agent's skills directory:

npx tsx scripts/init_skill.ts <skill-name> --path ~/.deepagents/agent/skills

Step 5: Validate the Skill

Once development of the skill is complete, validate it:

npx tsx scripts/quick_validate.ts <path/to/skill-folder>

The validation script checks:

  • YAML frontmatter format and required fields
  • Skill naming conventions (hyphen-case, max 64 characters)
  • Description completeness (max 1024 characters)
  • Required fields: name and description

langchain-ai की और Skills

langgraph-docs
langchain-ai
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
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
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
official
web-research
langchain-ai
वेब अनुसंधान से संबंधित अनुरोधों के लिए इस कौशल का उपयोग करें; यह व्यापक वेब अनुसंधान करने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करता है
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
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।
official
skill-creator
langchain-ai
प्रभावी कौशल बनाने के लिए मार्गदर्शिका जो विशेष ज्ञान, कार्यप्रवाह या उपकरण एकीकरण के साथ एजेंट क्षमताओं का विस्तार करते हैं। इस कौशल का उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता…
official
social-media
langchain-ai
प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट सोशल मीडिया पोस्ट तैयार करता है, जिसमें शोध-समर्थित सामग्री और जनरेटेड सहायक चित्र शामिल होते हैं। लिंक्डइन पोस्ट (1,300 अक्षर, पेशेवर लहजे के साथ) और ट्विटर/एक्स थ्रेड (प्रति ट्वीट 280 अक्षर, 1/🧵 प्रारूप के साथ) का समर्थन करता है। लिखने से पहले एक उप-एजेंट को शोध सौंपने की आवश्यकता होती है, फिर सटीकता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए निष्कर्ष पढ़ता है। generate_social_image टूल का
official
deep-agents-memory
langchain-ai
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
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deep-agents-orchestration
langchain-ai
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
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