sdk-install

द्वारा launchdarkly

ऑनबोर्डिंग के दौरान सही LaunchDarkly SDK को स्थापित और आरंभ करने के लिए नेस्टेड स्किल्स को क्रम में चलाएँ: detect, plan, apply। पैरेंट ऑनबोर्डिंग चरण 6 पहले है…

npx skills add https://github.com/launchdarkly/agent-skills --skill sdk-install

LaunchDarkly SDK Install (onboarding)

Installs and initializes the right LaunchDarkly SDK for the user’s project by following three nested skills in order. Do not skip ahead to feature flags here—the parent LaunchDarkly onboarding continues with Step 6: First feature flag using Create first feature flag.

Prerequisites

  • Project context from parent Step 1: Explore the Project (reuse it; only re-run deep detection if something is unclear)
  • SDK key / client-side ID / mobile key: Needed when you reach Apply code changes (env wiring). Do not ask the user for these during detect or plan solely because you opened this skill—follow parent onboarding: account status is inferred via MCP OAuth (Step 4) or surfaced at D7 in apply; key material is collected at apply (see parent Prerequisites).

Key types (summary)

SDK TypeVariable (logical)Source in LaunchDarkly
Server-sideLAUNCHDARKLY_SDK_KEYEnvironments → SDK key
Client-sideClient-side ID (bundler-prefixed env names)Environments → Client-side ID
MobileLAUNCHDARKLY_MOBILE_KEYEnvironments → Mobile key

Never hardcode keys. Full env rules, consent, and bundler tables: Apply code changes Step 2.

Workflow — run these nested skills in order

Execute all three unless the detect decision tree short-circuits (e.g. skip to apply only). Each nested skill may contain decision points — some blocking (marked D<N> -- BLOCKING, where you must call your structured question tool and wait for the user's response before continuing) and some non-blocking (where you present information and continue unless the user objects). Do NOT batch tool calls across blocking boundaries.

OrderNested skillRole
1Detect repository stackLanguage, package manager, monorepo target, entrypoint, existing LD usage
2Generate integration planSDK choice, files to change, env plan -- presented to user (non-blocking; see plan SKILL.md D6)
3Apply code changesInstall package(s), .env / secrets with consent, init code, compile check (both tracks when dual-SDK plan)

Shared references for all steps: SDK recipes, SDK snippets.

After Step 3 completes

Continue with the parent skill:

Do not add standalone “sample flag” evaluation in this skill unless the user explicitly needs a throwaway check; the parent flow creates the first flag in order.

Guidelines

  • Match existing codebase conventions for imports, config, and style.
  • Prefer TypeScript in TypeScript projects.
  • If the project uses a shared config layer, initialize LaunchDarkly there.
  • Add .env.example entries when the project uses dotenv.
  • Dependency scope: Add only LaunchDarkly SDK package(s) from the recipe unless the user explicitly approves upgrading or adding other packages (Apply — Permission before changing other dependencies).

Edge cases

  • Multiple environments (e.g. Next.js server + client) or user asked for frontend + backend: Use a dual-SDK plan and apply both packages and both inits—never summarize the second SDK as done without lockfile + entrypoint evidence.
  • Monorepo: Integrate the package the user chose in parent onboarding; stay within that subtree.
  • SDK already installed and initialized: Parent may skip this handoff—see parent Edge Cases and detect decision tree.
  • Unsupported or uncommon stack: Use SDK recipes and the full SDK catalog.

References

launchdarkly की और Skills

aiconfig-agent-graphs
launchdarkly
एजेंट ग्राफ बनाएं और प्रबंधित करें — AI कॉन्फ़िग के निर्देशित ग्राफ जो हैंडऑफ लॉजिक के साथ किनारों से जुड़े होते हैं। उपयोग तब करें जब मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो बना रहे हों जहां कॉन्फ़िग…
official
aiconfig-ai-metrics
launchdarkly
मौजूदा कोडबेस को LaunchDarkly AI Config ट्रैकिंग से इंस्ट्रूमेंट करें। चार-स्तरीय सीढ़ी (मैनेज्ड रनर → प्रोवाइडर पैकेज → कस्टम एक्सट्रैक्टर +…) पर चलता है।
official
aiconfig-create
launchdarkly
LaunchDarkly में AI कॉन्फ़िग बनाएँ और कॉन्फ़िगर करें। एजेंट बनाम कम्प्लीशन मोड के बीच चुनने, कॉन्फ़िग बनाने, मॉडल और प्रॉम्प्ट के साथ वेरिएशन जोड़ने में मदद करता है,…
official
aiconfig-custom-metrics
launchdarkly
AI कॉन्फ़िग के लिए कस्टम व्यावसायिक मीट्रिक बनाएँ, ट्रैक करें, पुनर्प्राप्त करें, अपडेट करें और हटाएँ। पूर्ण जीवनचक्र शामिल है: API के माध्यम से मीट्रिक प्रकार परिभाषित करें, SDK के माध्यम से ईवेंट उत्सर्जित करें,…
official
aiconfig-migrate
launchdarkly
पाँच चरणों में हार्डकोडेड LLM प्रॉम्प्ट वाले एप्लिकेशन को पूर्ण LaunchDarkly AI Configs कार्यान्वयन में माइग्रेट करें: कोड का ऑडिट करें, कॉल को रैप करें, इसे स्थानांतरित करें…
official
aiconfig-online-evals
launchdarkly
AI कॉन्फ़िग वेरिएशन में जज संलग्न करें ताकि स्वचालित LLM-एक-जज मूल्यांकन हो सके। कस्टम जज बनाएं, सैंपलिंग दरें कॉन्फ़िगर करें, और गुणवत्ता स्कोर की निगरानी करें।
official
aiconfig-projects
launchdarkly
अपने कोडबेस में LaunchDarkly प्रोजेक्ट सेट अप करने के लिए मार्गदर्शिका। आपके स्टैक का आकलन करने, सही दृष्टिकोण चुनने और प्रोजेक्ट प्रबंधन को एकीकृत करने में मदद करता है जो…
official
aiconfig-snippets
launchdarkly
प्रॉम्प्ट स्निपेट बनाएँ और प्रबंधित करें — AI कॉन्फ़िग वेरिएशन प्रॉम्प्ट के अंदर संदर्भित पुन: प्रयोज्य टेक्स्ट ब्लॉक। सामान्य निर्देश, व्यक्तित्व और सुरक्षा उपायों को बनाए रखता है…
official