Langchain Ai 스킬

skills-benchmarks/skills/api-docs

OpenAPI 문서화 및 REST API 디자인 패턴

deepagents/libs/code/examples/skills/arxiv-search

주제별로 arXiv에서 프리프린트와 학술 논문을 검색하고 초록을 가져옵니다. 물리학, 수학, 컴퓨터 과학, 생물학, 통계학 및 관련 분야를 쿼리 기반으로 검색합니다. 결과 개수를 설정할 수 있으며(기본값 10개), 관련성 순으로 정렬됩니다. 각 일치하는 논문의 제목과 초록을 반환합니다. arxiv Python 패키지가 필요하며, 설치되어 있지 않은 경우 pip를 통해 설치해야 합니다.

deepagentsjs/examples/skills/arxiv-search

arXiv 프리프린트 저장소에서 물리학, 수학, 컴퓨터 과학, 정량 생물학 및 관련 분야의 논문을 검색합니다.

deepagents/examples/content-builder-agent/skills/blog-post

긴 형식의 블로그 포스트 작성 기능으로, 연구 위임, 구조화된 콘텐츠 템플릿, AI 생성 커버 이미지를 포함합니다. 작성 전에 하위 에이전트에 연구를 위임하고, 결과물을 참조 및 맥락을 위해 마크다운으로 저장합니다. 후크, 맥락, 주요 콘텐츠(3~5개 섹션), 실용적 적용, 행동 촉구가 포함된 결론의 다섯 부분 포스트 구조를 적용합니다. 주제, 스타일, 구성, 색상, 조명을 다루는 상세 프롬프트를 사용하여 SEO 최적화된 커버 이미지를 생성합니다. 포스트를 다음으로 출력합니다...

deepagents/examples/deploy-coding-agent/skills/code-review

변경 사항에 대해 구조화된 코드 리뷰를 수행하여 정확성, 스타일, 테스트 및 잠재적 문제를 확인합니다.

deepagents/examples/deploy-coding-agent/skills/coding-prefs

사용자의 코딩 선호도를 /memory/coding-prefs.md에서 읽어 중요한 스타일 결정을 내리기 전에 참고하고, 사용자가 새로운 선호도를 제시하면 이를 추가합니다.

deepagents/examples/deploy-gtm-agent/skills/competitor-analysis

경쟁사를 분석하라는 요청을 받았을 때:

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/cudf-analytics

GPU 가속 데이터 분석을 위해 데이터셋, CSV 또는 테이블 형식 데이터에 NVIDIA cuDF를 사용합니다. groupby 집계, 통계…와 관련된 작업에서 트리거됩니다.

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/cuml-machine-learning

GPU 가속 머신러닝을 위해 NVIDIA cuML을 사용하여 표 형식 데이터를 처리합니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소와 관련된 작업에서 실행됩니다.

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/data-visualization

출판 품질의 차트와 다중 패널 분석 요약을 생성하는 데 사용됩니다. 데이터 시각화, 결과 플로팅, 생성 작업이 포함된 작업에서 활성화됩니다.

skills-benchmarks/skills/database-migrations

데이터베이스 마이그레이션 패턴 및 스키마 버전 관리

langchain-skills/skills/Deep Agents Memory & Filesystem

deep-agents-memory-&-filesystem — langchain-ai/langchain-skills에서 게시한 AI 에이전트용 설치 가능한 스킬입니다.

docs/src/.mintlify/skills/deep-agents

계획, 컨텍스트 관리, 하위 에이전트 위임, 샌드박스 실행을 포함한 완전한 기능의 에이전트를 구축하세요. 복잡한 다단계 작업에 사용하세요.

langchain-skills/config/skills/deep-agents-core

다단계 에이전트 구축을 위한 기반 프레임워크로, 내장된 계획 수립, 메모리, 스킬 위임 기능을 제공합니다. 여섯 가지 핵심 미들웨어 옵션(작업 계획, 파일 시스템 컨텍스트 관리, 하위 에이전트 위임, 영구 메모리, 인간 승인 워크플로우, 주문형 스킬 로딩)을 제공하며, 세 가지 항상 존재하는 내장 도구(작업 추적을 위한 write_todos, 파일 시스템 작업(ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep), 전문화된 하위 에이전트 생성을 위한 task)를 포함합니다. 지원...

skills-benchmarks/skills/main/deep-agents-core

Deep Agents 애플리케이션을 구축할 때 이 스킬을 호출하세요. create_deep_agent(), 하네스 아키텍처, SKILL.md 형식 및 구성 옵션을 다룹니다.

langchain-skills/config/skills/deep-agents-memory

Deep Agents를 위한 플러그형 메모리 및 파일 백엔드로, 임시, 영구 및 하이브리드 라우팅 옵션을 제공합니다. 네 가지 백엔드 유형: StateBackend(스레드 범위, 임시), StoreBackend(세션 간 영구), FilesystemBackend(로컬 개발을 위한 실제 디스크 액세스), CompositeBackend(다른 경로를 다른 백엔드로 라우팅). FilesystemMiddleware는 ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep의 여섯 가지 파일 작업 도구를 제공합니다. CompositeBackend는 최장 접두사 일치를 사용하여 라우팅합니다...

skills-benchmarks/skills/main/deep-agents-memory

Deep Agent가 메모리, 지속성 또는 파일 시스템 접근이 필요할 때 이 스킬을 호출하세요. StateBackend(임시), StoreBackend(지속적) 등을 포함합니다.

langchain-skills/config/skills/deep-agents-orchestration

서브 에이전트를 조율하고, 다단계 작업을 계획하며, 민감한 작업에 대해 인간의 승인을 요구합니다. task 도구를 통해 전문화된 서브 에이전트에 작업을 위임합니다. 맞춤형 서브 에이전트는 격리된 도구 세트와 시스템 프롬프트를 지원하며, 기본 "범용" 서브 에이전트는 메인 에이전트 구성을 상속받습니다. write_todos를 사용하여 복잡한 워크플로우를 계획 및 추적하고, 보류 중, 진행 중, 완료 상태로 작업을 구성합니다. 호출 간 지속성을 위해 thread_id가 필요합니다. 구현...

skills-benchmarks/skills/main/deep-agents-orchestration

Deep Agents에서 서브 에이전트, 작업 계획 또는 인간 승인을 사용할 때 이 스킬을 호출하세요. SubAgentMiddleware, 계획을 위한 TodoList, HITL 인터럽트를 다룹니다.

langchain-skills/config/skills/deepagents-python-quickstart

공식 퀵스타트를 따라 Python으로 최소한의 로컬 Deep Agent를 구축하고, Tavily 대신 공급자 기본 웹 검색을 사용합니다. 사용자가 다음을 원할 때 사용합니다…

deepagents/libs/code/deepagents_code/built_in_skills/deepagents-thread-inspector

로컬 Deep Agents Code SQLite 세션 저장소의 대화를 검사하고 설명합니다. LangSmith 추적 도구를 사용할 수 없을 때 대체 수단으로 사용하며, …

langchain-skills/config/skills/deepagents-typescript-quickstart

공식 퀵스타트를 따라 TypeScript로 최소한의 로컬 Deep Agent를 스캐폴드하고, Tavily 대신 제공자 네이티브 웹 검색을 사용합니다. 사용자가…

skills-benchmarks/skills/docker-patterns

도커 컨테이너화 및 멀티 스테이지 빌드의 모범 사례

docs/.agents/skills/docs-code-samples

LangChain 문서(MDX 파일)에서 인라인 코드 샘플을 이 저장소의 스니펫이 추출하는 외부의 테스트 가능한 코드 파일로 마이그레이션할 때 이 스킬을 사용하세요.

langchain-skills/config/skills/ecosystem-primer

LangChain, LangGraph, Deep Agents 에이전트 구축 프로젝트에서 다른 스킬을 참고하거나 에이전트 코드를 작성하기 전에 먼저 호출하세요. 필수 시작…

skills-benchmarks/skills/benchmarks/ecosystem-primer

LangChain, LangGraph, Deep Agents 에이전트 구축 프로젝트에서 다른 스킬을 참조하거나 에이전트 코드를 작성하기 전에 먼저 호출하세요. 필수 시작…

langchain-skills/config/skills/eval-engineering

에이전트 저장소와 사용자가 제공한 선택적 트레이스를 반복적으로 검사하고, 사용자와 인터뷰하며, Harbor 평가를 한 번에 하나씩 생성, 실행, 감사합니다. 용도:…

deepagentsjs/skills/eval-writer

deepagentsjs 모노레포를 위한 새로운 평가 스위트를 생성합니다. 데이터셋 설계, 테스트 케이스 스캐폴딩, 점수 로직, vitest 설정, LangSmith…를 처리합니다.

deepagentsjs/examples/skills/file-organizer

지능적으로 컴퓨터 전체의 파일과 폴더를 정리하여 컨텍스트를 이해하고, 중복을 찾아내며, 더 나은 구조를 제안하고, 자동화합니다…

langchain-skills/skills/framework-selection

LangChain, LangGraph, Deep Agents 계층형 아키텍처를 위한 프레임워크 선택 가이드. LangChain이 기본 프리미티브를 제공하고, LangGraph가 오케스트레이션 및 제어 흐름을 추가하며, Deep Agents가 계획, 메모리, 파일 관리 및 스킬 위임을 추가하는 계층형 프레임워크. 작업 복잡성에 따라 프레임워크 선택을 안내하는 결정 테이블: 단일 목적 에이전트에는 LangChain, 사용자 정의 제어 흐름 및 루프에는 LangGraph, 다단계 계획 및 지속적 세션에는 Deep Agents...