langchain-dependencies

द्वारा langchain-ai

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

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

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langchain-ai की और Skills

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

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

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

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…

competitor-analysis

जब प्रतिस्पर्धियों का विश्लेषण करने के लिए कहा जाए:

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।

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।

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…