planning

Uraikan tugas pengkodean menjadi rencana implementasi terstruktur dengan langkah-langkah yang jelas, identifikasi file, dan penilaian risiko.

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

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Periksa dan jelaskan percakapan di penyimpanan sesi SQLite Deep Agents Code lokal. Gunakan sebagai cadangan saat alat pelacakan LangSmith tidak tersedia, untuk…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Buat kerangka minimal Deep Agent lokal dalam Python dengan mengikuti panduan memulai resmi, menggunakan pencarian web bawaan penyedia alih-alih Tavily. Gunakan saat pengguna ingin…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Buat kerangka Deep Agent lokal minimal dalam TypeScript dengan mengikuti quickstart resmi, menggunakan pencarian web native penyedia alih-alih Tavily. Gunakan saat pengguna…
eval-engineering
langchain-ai
Periksa repositori agen dan trace opsional dari pengguna secara iteratif, wawancarai pengguna, lalu buat, jalankan, dan audit eval Harbor satu per satu. Gunakan untuk…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
GUNAKAN KETERAMPILAN INI saat membangun sistem retrieval-augmented generation (RAG) apa pun. Mencakup pemuat dokumen, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — sebuah skill yang dapat diinstal untuk agen AI, diterbitkan oleh langchain-ai/langchain-skills.
LangSmith Datasets
langchain-ai
PANGGIL KETERAMPILAN INI saat membuat dataset evaluasi dari jejak ATAU mengunggah dataset ke LangSmith ATAU menanyakan dataset. Mencakup tipe dataset (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
GUNAKAN KETERAMPILAN INI saat membangun pipeline evaluasi untuk LangSmith. Mencakup tiga komponen inti: (1) Membuat Evaluator - LLM-as-Judge, kode kustom; (2)…