Skills de Langchain Ai

skills-benchmarks/skills/api-docs

Documentação OpenAPI e padrões de design de API REST

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

Pesquise no arXiv por pré-impressões e artigos acadêmicos por tópico com recuperação de resumo. Busca baseada em consultas em física, matemática, ciência da computação, biologia, estatística e áreas relacionadas. Limite de resultados configurável (padrão 10 artigos) com resultados ordenados por relevância. Retorna título e resumo para cada artigo correspondente. Requer o pacote Python arxiv; instale via pip se ainda não estiver presente.

deepagentsjs/examples/skills/arxiv-search

Pesquise no repositório de pré-impressões arXiv por artigos em física, matemática, ciência da computação, biologia quantitativa e áreas relacionadas

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

Escrita de posts de blog em formato longo com delegação de pesquisa, templates de conteúdo estruturados e imagens de capa geradas por IA. Delega a pesquisa para subagentes antes da escrita, armazenando descobertas em markdown para referência e contexto. Impõe uma estrutura de post em cinco partes: gancho, contexto, conteúdo principal (3–5 seções), aplicação prática e conclusão com chamada para ação. Gera imagens de capa otimizadas para SEO usando prompts detalhados cobrindo assunto, estilo, composição, cor e iluminação. Gera posts para...

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

Realize uma revisão de código estruturada das alterações, verificando correção, estilo, testes e possíveis problemas.

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

Leia as preferências de codificação do usuário em /memory/coding-prefs.md antes de tomar decisões de estilo não triviais, e anexe novas preferências quando o usuário fornecer…

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

Quando solicitado a analisar concorrentes:

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/cudf-analytics

Use para análise de dados acelerada por GPU em conjuntos de dados, CSVs ou dados tabulares usando NVIDIA cuDF. Aciona quando tarefas envolvem agregações groupby, estatísticas…

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

Use para aprendizado de máquina acelerado por GPU em dados tabulares usando NVIDIA cuML. Aciona quando tarefas envolvem classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade…

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/data-visualization

Use para criar gráficos de qualidade para publicação e resumos de análise com múltiplos painéis. Ativa quando as tarefas envolvem visualização de dados, plotagem de resultados, criação de...

skills-benchmarks/skills/database-migrations

Padrões de migração de banco de dados e versionamento de esquema

langchain-skills/skills/Deep Agents Memory & Filesystem

deep-agents-memory-&-filesystem — uma skill instalável para agentes de IA, publicada por langchain-ai/langchain-skills.

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

Crie agentes completos com planejamento, gerenciamento de contexto, delegação de subagentes e execução em ambiente isolado. Use para tarefas complexas e de várias etapas que precisam…

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

Framework base para construir agentes multi-etapas com planejamento integrado, memória e delegação de habilidades. Oferece seis opções principais de middleware: planejamento de tarefas, gerenciamento de contexto do sistema de arquivos, delegação de subagentes, memória persistente, fluxos de aprovação humana e carregamento de habilidades sob demanda. Inclui três ferramentas integradas sempre presentes: write_todos para rastreamento de tarefas, operações de sistema de arquivos (ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep) e task para gerar subagentes especializados. Suporta...

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

INVOCAR ESTA HABILIDADE ao construir QUALQUER aplicação Deep Agents. Abrange create_deep_agent(), arquitetura de harness, formato SKILL.md e opções de configuração.

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

Backends de memória e arquivos plugáveis para Deep Agents com opções de roteamento efêmero, persistente e híbrido. Quatro tipos de backend: StateBackend (efêmero, com escopo de thread), StoreBackend (persistente entre sessões), FilesystemBackend (acesso real a disco para desenvolvimento local) e CompositeBackend (roteia diferentes caminhos para diferentes backends). FilesystemMiddleware fornece seis ferramentas de operação de arquivos: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend usa correspondência de prefixo mais longo para rotear...

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

INVOQUE ESTA HABILIDADE quando seu Deep Agent precisar de memória, persistência ou acesso ao sistema de arquivos. Abrange StateBackend (efêmero), StoreBackend (persistente),…

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

Orquestrar subagentes, planejar tarefas de múltiplas etapas e exigir aprovação humana para operações sensíveis. Delegar trabalho a subagentes especializados por meio da ferramenta de tarefas; subagentes personalizados suportam conjuntos de ferramentas isolados e prompts de sistema, enquanto o subagente "de propósito geral" padrão herda a configuração do agente principal. Planejar e acompanhar fluxos de trabalho complexos com write_todos, organizando tarefas entre estados pendente, em andamento e concluído; requer um thread_id para persistência entre invocações. Implementar...

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

INVOQUE ESTA HABILIDADE ao usar subagentes, planejamento de tarefas ou aprovação humana no Deep Agents. Abrange SubAgentMiddleware, TodoList para planejamento e interrupções HITL.

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

Estruture um Deep Agent local mínimo em Python seguindo o quickstart oficial, usando busca web nativa do provedor em vez de Tavily. Use quando o usuário quiser…

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

Inspecione e explique conversas no armazenamento de sessões SQLite local do Deep Agents Code. Use como fallback quando a ferramenta de rastreamento LangSmith não estiver disponível, para…

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

Estruture um Deep Agent local mínimo em TypeScript seguindo o quickstart oficial, usando busca web nativa do provedor em vez de Tavily. Use quando o usuário…

skills-benchmarks/skills/docker-patterns

Melhores práticas para conteinerização Docker e builds multi-estágio

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

Use esta habilidade ao migrar exemplos de código inline da documentação do LangChain (arquivos MDX) para arquivos de código externos e testáveis, que são extraídos pelo snippet deste repositório…

langchain-skills/config/skills/ecosystem-primer

INVOCAR PRIMEIRO para qualquer projeto de construção de agente LangChain / LangGraph / Deep Agents antes de consultar outras habilidades ou escrever qualquer código de agente. Necessário iniciar...

skills-benchmarks/skills/benchmarks/ecosystem-primer

INVOQUE PRIMEIRO para qualquer projeto de construção de agente LangChain / LangGraph / Deep Agents antes de consultar outras habilidades ou escrever qualquer código de agente. Necessário começar…

langchain-skills/config/skills/eval-engineering

Inspecione iterativamente um repositório de agente e traces opcionais fornecidos pelo usuário, entreviste o usuário e crie, execute e audite evals do Harbor um por vez. Use para…

deepagentsjs/skills/eval-writer

Cria novos conjuntos de avaliação para o monorepo deepagentsjs. Lida com design de conjuntos de dados, estruturação de casos de teste, lógica de pontuação, configuração do vitest e LangSmith…

deepagentsjs/examples/skills/file-organizer

Organiza inteligentemente seus arquivos e pastas pelo computador, entendendo o contexto, encontrando duplicatas, sugerindo melhores estruturas e automatizando…

langchain-skills/skills/framework-selection

Guia de seleção de framework para a arquitetura em camadas LangChain, LangGraph e Deep Agents. Frameworks em camadas onde LangChain fornece primitivas fundamentais, LangGraph adiciona orquestração e fluxo de controle, e Deep Agents adiciona planejamento, memória, gerenciamento de arquivos e delegação de habilidades. Tabela de decisão orienta a escolha do framework com base na complexidade da tarefa: LangChain para agentes de propósito único, LangGraph para fluxo de controle personalizado e loops, Deep Agents para planejamento em múltiplas etapas e sessões persistentes. Deep...