code-review

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

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

Code Review Skill

Use this skill after implementing changes to validate your work before delivering.

Review Checklist

1. Correctness

  • Changes solve the original issue/task
  • No unintended side effects on existing functionality
  • Edge cases are handled
  • Error handling is appropriate (not excessive)

2. Code Quality

  • Code matches existing style and patterns
  • No unnecessary complexity or abstraction
  • Variable and function names are clear
  • No dead code, commented-out code, or TODOs left behind

3. Tests

  • New functionality has test coverage
  • Existing tests still pass
  • Tests cover both happy path and error cases
  • Tests are not brittle (don't test implementation details)

4. Safety

  • No hardcoded secrets or credentials
  • User input is validated at boundaries
  • No SQL injection, XSS, or command injection vectors
  • File operations use safe paths

Process

  1. Read each modified file end-to-end (not just the diff)
  2. Run the test suite: execute("python -m pytest -v")
  3. Run linters if available: execute("ruff check .")
  4. Run the bundled lint check: execute("python /skills/code-review/lint_check.py .")
  5. Check against each item in the review checklist
  6. If any issues found, fix them and re-review
  7. When everything passes, the review is complete

Helper Scripts

  • /skills/code-review/lint_check.py — Scans Python files for missing docstrings, long functions (>50 lines), and bare except: clauses. Run it via execute("python /skills/code-review/lint_check.py [path ...]").

Mais skills de langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
Acesse a documentação do LangGraph para construir agentes com estado e fluxos de trabalho multiagente. Busca a documentação oficial do LangGraph em Python, abordando máquinas de estado, design de agentes baseado em grafos e padrões com intervenção humana. Prioriza a documentação relevante por tipo de consulta: guias de implementação para perguntas de "como fazer", páginas conceituais para teoria, tutoriais para exemplos completos e referências de API para detalhes técnicos. Seleciona automaticamente de 2 a 4 URLs de documentação mais relevantes e recupera seu conteúdo para responder...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Pausar a execução do grafo para revisão, aprovação ou validação humana e, em seguida, retomar com a contribuição do usuário. Requer três componentes: um checkpointer (InMemorySaver ou PostgresSaver), um ID de thread na configuração e payloads de interrupção serializáveis em JSON. interrupt(value) pausa e exibe dados; Command(resume=value) retoma e retorna esse valor ao nó pausado. Todo código antes de interrupt() é reexecutado na retomada, portanto, os efeitos colaterais devem ser idempotentes (use upsert, não insert). Suporta fluxos de aprovação,...
official
web-research
langchain-ai
Use esta habilidade para solicitações relacionadas a pesquisa na web; ela fornece uma abordagem estruturada para realizar pesquisas web abrangentes.
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
SEMPRE COMEÇE AQUI para qualquer projeto de construção de agentes LangChain, Deep Agents ou LangGraph. Ponto de partida obrigatório antes de escolher outras habilidades ou escrever qualquer…
official
skill-creator
langchain-ai
Guia para criar skills eficazes que estendem as capacidades do agente com conhecimento especializado, fluxos de trabalho ou integrações de ferramentas. Use esta skill quando o usuário…
official
social-media
langchain-ai
Cria posts para redes sociais específicas da plataforma, com conteúdo baseado em pesquisa e imagens de acompanhamento geradas. Suporta posts no LinkedIn (1.300 caracteres com tom profissional) e threads no Twitter/X (280 caracteres por tweet no formato 1/🧵). Exige delegar a pesquisa a um subagente antes de escrever e, em seguida, ler os resultados para garantir precisão e relevância. Gera imagens sociais atraentes automaticamente usando a ferramenta generate_social_image, com composições ousadas e de alto contraste otimizadas para telas pequenas...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
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...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
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...
official