planning

โดย langchain-ai

แยกย่อยงานเขียนโค้ดออกเป็นแผนการดำเนินงานที่มีโครงสร้าง พร้อมขั้นตอนที่ชัดเจน การระบุไฟล์ และการประเมินความเสี่ยง

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

Skills เพิ่มเติมจาก langchain-ai

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
ตรวจสอบและอธิบายบทสนทนาในคลังเก็บเซสชัน SQLite ของ Deep Agents Code ในเครื่อง ใช้เป็นตัวสำรองเมื่อเครื่องมือติดตาม LangSmith ไม่พร้อมใช้งาน สำหรับ...
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
สร้าง Deep Agent ขนาดเล็กในเครื่องของคุณโดยใช้ Python ตามคู่มือเริ่มต้นใช้งานอย่างเป็นทางการ โดยใช้การค้นหาเว็บแบบดั้งเดิมของผู้ให้บริการแทน Tavily ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการ…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
สร้าง Deep Agent ภายในเครื่องขั้นต่ำใน TypeScript โดยทำตามคู่มือเริ่มต้นอย่างเป็นทางการ โดยใช้การค้นหาเว็บแบบเนทีฟของผู้ให้บริการแทน Tavily ใช้เมื่อผู้ใช้...
eval-engineering
langchain-ai
ตรวจสอบ agent repository และ traces ที่ผู้ใช้ให้มา (ถ้ามี) แบบวนซ้ำ สัมภาษณ์ผู้ใช้ และสร้าง รัน และตรวจสอบ Harbor evals ทีละรายการ ใช้สำหรับ…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
ใช้ทักษะนี้เมื่อสร้างระบบการสร้างเสริมการค้นคืน (RAG) ใดๆ ครอบคลุมตัวโหลดเอกสาร, RecursiveCharacterTextSplitter, การฝังข้อความ (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — ทักษะที่สามารถติดตั้งได้สำหรับเอเจนต์ AI เผยแพร่โดย langchain-ai/langchain-skills
LangSmith Datasets
langchain-ai
เรียกใช้สกิลนี้เมื่อสร้างชุดข้อมูลประเมินผลจาก trace หรืออัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง LangSmith หรือสอบถามชุดข้อมูล ครอบคลุมประเภทชุดข้อมูล (final_response, …)
langsmith-evaluator
langchain-ai
เรียกใช้สกิลนี้เมื่อสร้างไปป์ไลน์การประเมินสำหรับ LangSmith ครอบคลุมสามองค์ประกอบหลัก: (1) การสร้างตัวประเมิน - LLM-as-Judge, โค้ดที่กำหนดเอง; (2)…