pandas-patterns

द्वारा langchain-ai

डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सामान्य pandas और matplotlib पैटर्न

npx skills add https://github.com/langchain-ai/docs --skill pandas-patterns

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Data loading

Use pd.read_csv() for CSV files. Always check df.info() and df.describe() first.

Visualization

Use matplotlib for bar charts, seaborn for statistical plots. Save figures with plt.savefig("output.png", dpi=150, bbox_inches="tight").

Reporting

Write a markdown summary to report.md alongside any generated charts.

langchain-ai की और Skills

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-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

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

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।

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…

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

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

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