planning

Break down a coding task into a structured implementation plan with clear steps, file identification, and risk assessment.

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

Planning Skill

Use this skill when starting a new coding task to create a thorough implementation plan.

Steps

1. Understand the Task

  • Read the issue/task description completely
  • Identify the expected outcome and acceptance criteria
  • Note any constraints or requirements mentioned

2. Explore the Codebase

  • Find the repository root and read the project structure
  • Identify the tech stack (language, framework, test runner)
  • Read README, CONTRIBUTING, or similar docs if they exist
  • Find existing tests to understand testing patterns

3. Identify Relevant Files

  • Use grep to find code related to the task
  • Read the most relevant files (entry points, related modules)
  • Identify which files need to be modified vs. created
  • Check for existing patterns you should follow

4. Write the Plan

Use write_todos to create a structured plan:

write_todos([
    "1. <specific change in specific file>",
    "2. <next specific change>",
    "3. Write tests for <feature>",
    "4. Run test suite and fix failures",
    "5. Review all changes"
])

5. Assess Risks

  • Are there breaking changes?
  • Are there edge cases to handle?
  • Does this affect other parts of the codebase?
  • Flag anything uncertain for review

Guidelines

  • Plans should have 3-10 concrete steps
  • Each step should be specific enough to execute without further planning
  • Include test writing and test running as explicit steps
  • End with a review/verification step

Lebih banyak skill dari langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
Mengakses dokumentasi LangGraph untuk membangun agen stateful dan alur kerja multi-agen. Mengambil dokumentasi resmi LangGraph Python yang mencakup mesin state, desain agen berbasis grafik, dan pola human-in-the-loop. Memprioritaskan dokumentasi yang relevan berdasarkan jenis kueri: panduan implementasi untuk pertanyaan cara, halaman konsep untuk teori, tutorial untuk contoh ujung ke ujung, dan referensi API untuk detail teknis. Secara otomatis memilih 2–4 URL dokumentasi yang paling relevan dan mengambil kontennya untuk menjawab...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Jeda eksekusi graf untuk peninjauan, persetujuan, atau validasi manusia, lalu lanjutkan dengan masukan mereka. Membutuhkan tiga komponen: checkpointer (InMemorySaver atau PostgresSaver), ID thread dalam konfigurasi, dan payload interupsi yang dapat diserialisasi JSON. interrupt(value) menjeda dan menampilkan data; Command(resume=value) melanjutkan dan mengembalikan nilai tersebut ke node yang dijeda. Semua kode sebelum interrupt() akan dieksekusi ulang saat melanjutkan, sehingga efek samping harus idempoten (gunakan upsert, bukan insert). Mendukung alur kerja persetujuan,...
official
web-research
langchain-ai
Gunakan keterampilan ini untuk permintaan yang terkait dengan riset web; ini menyediakan pendekatan terstruktur untuk melakukan riset web yang komprehensif.
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
SELALU MULAI DI SINI untuk proyek pembuatan agen LangChain, Deep Agents, atau LangGraph apa pun. Titik awal yang diperlukan sebelum memilih keterampilan lain atau menulis apa pun…
official
skill-creator
langchain-ai
Panduan untuk membuat skill yang efektif guna memperluas kemampuan agen dengan pengetahuan khusus, alur kerja, atau integrasi alat. Gunakan skill ini ketika pengguna…
official
social-media
langchain-ai
Menyusun draf posting media sosial khusus platform dengan konten berbasis riset dan gambar pendamping yang dihasilkan. Mendukung posting LinkedIn (1.300 karakter dengan nada profesional) dan utas Twitter/X (280 karakter per tweet dengan format 1/🧵). Memerlukan delegasi riset ke subagen sebelum menulis, kemudian membaca temuan untuk memastikan akurasi dan relevansi. Menghasilkan gambar sosial yang menarik secara otomatis menggunakan alat generate_social_image dengan komposisi tebal dan kontras tinggi yang dioptimalkan untuk ukuran kecil...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
Backend memori dan file yang dapat dipasang untuk Deep Agents dengan opsi perutean sementara, persisten, dan hibrida. Empat jenis backend: StateBackend (berlaku dalam thread, sementara), StoreBackend (persisten lintas sesi), FilesystemBackend (akses disk nyata untuk pengembangan lokal), dan CompositeBackend (merutekan jalur berbeda ke backend berbeda). FilesystemMiddleware menyediakan enam alat operasi file: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend menggunakan pencocokan prefiks terpanjang untuk merutekan...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
We need to translate the given English text into Indonesian. The text describes an agent skill for orchestrating subagents, planning tasks, requiring human approval, delegating work, etc. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "deep-agents-orchestration" is not in the text, so we don't include it. We translate only the text inside <text>. No extra commentary, labels, etc. Let's translate step by step: "Orchestrate subagents, plan multi-step tasks, and require human approval for sensitive operations." -> "Orkestrasi subagen, rencanakan tugas multi-langkah, dan minta persetujuan manusia untuk operasi sensitif." "Delegate work to specialized subagents via the task tool; custom subagents support isolated tool sets and system prompts, while the default "general-purpose" subagent inherits main agent configuration" -> "Delegasikan pekerjaan ke subagen khusus melalui alat tugas; subagen kustom mendukung set alat dan prompt sistem yang terisolasi, s
official