planning

Разбить задачу по программированию на структурированный план реализации с четкими шагами, идентификацией файлов и оценкой рисков.

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

Больше skills от langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
Получает доступ к документации LangGraph для создания агентов с состоянием и многолетних рабочих процессов. Извлекает официальную документацию LangGraph на Python, охватывающую конечные автоматы, проектирование агентов на основе графов и шаблоны с участием человека. Приоритизирует релевантную документацию по типу запроса: руководства по реализации для вопросов «как сделать», страницы с концепциями для теории, учебные пособия для сквозных примеров и ссылки на API для технических деталей. Автоматически выбирает 2–4 наиболее релевантных URL-адреса документации и извлекает их содержимое для ответа...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Приостановка выполнения графа для проверки, утверждения или валидации человеком с последующим возобновлением с учётом его ввода. Требует три компонента: контрольную точку (InMemorySaver или PostgresSaver), идентификатор потока в конфигурации и JSON-сериализуемые полезные нагрузки прерывания. interrupt(value) приостанавливает и отображает данные; Command(resume=value) возобновляет выполнение и возвращает это значение в приостановленный узел. Весь код до interrupt() повторно выполняется при возобновлении, поэтому побочные эффекты должны быть идемпотентными (используйте upsert, а не insert). Поддерживает рабочие процессы утверждения,...
official
web-research
langchain-ai
Используйте этот навык для запросов, связанных с веб-исследованиями; он предоставляет структурированный подход к проведению всесторонних веб-исследований
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
ВСЕГДА НАЧИНАЙТЕ ЗДЕСЬ для любого проекта по созданию агентов LangChain, Deep Agents или LangGraph. Обязательная отправная точка перед выбором других навыков или написанием любого…
official
skill-creator
langchain-ai
Руководство по созданию эффективных навыков, расширяющих возможности агента с помощью специализированных знаний, рабочих процессов или интеграции инструментов. Используйте этот навык, когда пользователь…
official
social-media
langchain-ai
Создаёт платформенно-специфичные посты для социальных сетей с контентом на основе исследований и сгенерированными изображениями-компаньонами. Поддерживает посты для LinkedIn (1300 символов, профессиональный тон) и треды для Twitter/X (280 символов на твит, формат 1/🧵). Требует делегирования исследования сабагенту перед написанием, затем чтения результатов для обеспечения точности и релевантности. Автоматически генерирует привлекательные изображения для соцсетей с помощью инструмента generate_social_image, используя смелые, высококонтрастные композиции, оптимизированные для маленьких...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
Подключаемые модули памяти и файловые бэкенды для Deep Agents с эфемерными, постоянными и гибридными вариантами маршрутизации. Четыре типа бэкендов: StateBackend (в рамках потока, эфемерный), StoreBackend (постоянный между сессиями), FilesystemBackend (реальный доступ к диску для локальной разработки) и CompositeBackend (маршрутизация разных путей к разным бэкендам). FilesystemMiddleware предоставляет шесть инструментов для работы с файлами: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend использует сопоставление по самому длинному префиксу для маршрутизации...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
Оркестрируйте субагентов, планируйте многошаговые задачи и требуйте одобрения человека для чувствительных операций. Делегируйте работу специализированным субагентам через инструмент задач; пользовательские субагенты поддерживают изолированные наборы инструментов и системные подсказки, в то время как стандартный «универсальный» субагент наследует основную конфигурацию агента. Планируйте и отслеживайте сложные рабочие процессы с помощью write_todos, организуя задачи по статусам: ожидающие, в процессе и завершённые; требуется thread_id для сохранения состояния между вызовами. Реализуйте...
official