skill-creator

Guide for creating effective skills that extend agent capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. Use this skill when the user…

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

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