write-connector

โดย langchain-ai

Add a new built-in OpenWiki source connector. Use when a user asks to create or implement an OpenWiki connector.

npx skills add https://github.com/langchain-ai/openwiki --skill write-connector

Write An OpenWiki Connector

OpenWiki connectors are built-in TypeScript modules in the OSS repository. Do not create a plugin marketplace, dynamic connector package, or runtime-loaded untrusted connector. Add normal source files and tests.

Prefer Custom MCP For Arbitrary Servers

If the knowledge source already exposes a read-only MCP server (HTTP or stdio), use the built-in custom-mcp connector instead of adding a new ConnectorId:

  • Configure ~/.openwiki/connectors/custom-mcp/config.json with enabled, transport, optional allowedTools, and optional readOnlyOperations.
  • Put secrets in ~/.openwiki/.env and reference them as ${ENV_NAME} in transport headers/env.
  • Agent tools openwiki_list_mcp_tools / openwiki_call_mcp_tool accept custom-mcp.

Add a dedicated built-in connector only when you need provider-specific auth, scoping UI, or deterministic API pulls that MCP cannot express.

Required Shape

  • Add the connector to src/connectors/types.ts and src/connectors/registry.ts.
  • Implement the connector under src/connectors/sources/.ts.
  • The connector must expose a ConnectorRuntime with id, displayName, description, backend, requiredEnv, supportsAgenticDiscovery, and ingest().
  • Ingestion writes raw JSON/manifests under ~/.openwiki/connectors//raw//.
  • State lives in ~/.openwiki/connectors//state.json.
  • Config lives in ~/.openwiki/connectors//config.json.
  • Secrets live in ~/.openwiki/.env and are referenced only by env var name.

Security Rules

  • Never read, print, log, return, or hardcode secret values.
  • Do not store credentials in connector config, raw files, state, logs, or tests.
  • Validate connector IDs and raw file paths so reads and writes stay inside ~/.openwiki/connectors//.
  • Use deterministic ingestion code for credentialed external fetching.
  • If wrapping MCP, treat the MCP server as read-only and call only allowlisted read/dump operations from connector config.
  • Do not let untrusted connector manifests instantiate arbitrary commands or arbitrary network endpoints without explicit built-in code review.
  • For custom-mcp, users configure a reviewed built-in wrapper; still require allowedTools and/or MCP readOnlyHint before agentic tool calls (no mutating-tool heuristics beyond Notion's hosted endpoint).

Ingestion Rules

  • Git/local repos should write compact manifests and let the agent inspect the local repo as the source of truth.
  • Sources with timestamps should store per-stream cursors.
  • Sources with object metadata should store IDs, last edited timestamps, and content hashes.
  • Sources with pagination should store enough state to continue without refetching everything.
  • Raw dumps should preserve source IDs, timestamps, URLs, authors, and enough provenance for citations.

User-Facing Finish

When done, tell the user:

  • which connector files changed,
  • which env vars to set in ~/.openwiki/.env,
  • what config file to create or edit,
  • how to run openwiki personal --update to trigger ingestion,
  • which scopes/permissions the source provider requires.

Skills เพิ่มเติมจาก langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
เข้าถึงเอกสาร LangGraph เพื่อสร้างเอเจนต์ที่มีสถานะและเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ ดึงข้อมูลเอกสาร Python อย่างเป็นทางการของ LangGraph ซึ่งครอบคลุมเครื่องจักรสถานะ การออกแบบเอเจนต์แบบกราฟ และรูปแบบมนุษย์ในวงจร จัดลำดับความสำคัญของเอกสารที่เกี่ยวข้องตามประเภทคำถาม: คู่มือการใช้งานสำหรับคำถามวิธีทำ หน้าคอนเซปต์สำหรับทฤษฎี บทช่วยสอนสำหรับตัวอย่างแบบครบวงจร และเอกสารอ้างอิง API สำหรับรายละเอียดทางเทคนิค เลือก URL เอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุด 2–4 รายการโดยอัตโนมัติและดึงเนื้อหามาเพื่อตอบ...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
หยุดการทำงานของกราฟเพื่อให้มนุษย์ตรวจสอบ อนุมัติ หรือตรวจสอบความถูกต้อง จากนั้นดำเนินการต่อด้วยข้อมูลที่มนุษย์ป้อนเข้าไป ต้องมีสามองค์ประกอบ: ตัวตรวจสอบจุด (InMemorySaver หรือ PostgresSaver), ID เธรดใน config, และเพย์โหลดขัดจังหวะที่แปลงเป็น JSON ได้ interrupt(value) จะหยุดและแสดงข้อมูล; Command(resume=value) จะดำเนินการต่อและส่งคืนค่านั้นไปยังโหนดที่ถูกหยุด โค้ดทั้งหมดก่อน interrupt() จะถูกเรียกใช้ใหม่เมื่อดำเนินการต่อ ดังนั้นผลข้างเคียงต้องเป็น idempotent (ใช้ upsert ไม่ใช่ insert) รองรับเวิร์กโฟลว์การอนุมัติ...
official
web-research
langchain-ai
ใช้ทักษะนี้สำหรับคำขอที่เกี่ยวข้องกับการค้นคว้าทางเว็บ โดยมีแนวทางที่มีโครงสร้างเพื่อดำเนินการค้นคว้าทางเว็บอย่างครอบคลุม
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
เริ่มต้นที่นี่เสมอสำหรับโปรเจกต์สร้างเอเจนต์ LangChain, Deep Agents หรือ LangGraph ใดๆ จุดเริ่มต้นที่จำเป็นก่อนเลือกสกิลอื่นหรือเขียนอะไรก็ตาม…
official
skill-creator
langchain-ai
คู่มือสำหรับสร้างสกิลที่มีประสิทธิภาพเพื่อขยายความสามารถของเอเจนต์ด้วยความรู้เฉพาะทาง เวิร์กโฟลว์ หรือการรวมเครื่องมือ ใช้สกิลนี้เมื่อผู้ใช้…
official
social-media
langchain-ai
ร่างโพสต์โซเชียลมีเดียเฉพาะแพลตฟอร์มพร้อมเนื้อหาที่มีงานวิจัยรองรับและภาพประกอบที่สร้างขึ้น รองรับโพสต์ LinkedIn (1,300 ตัวอักษรด้วยน้ำเสียงมืออาชีพ) และเธรด Twitter/X (280 ตัวอักษรต่อทวีตในรูปแบบ 1/🧵) ต้องมอบหมายการวิจัยให้กับซับเอเจนต์ก่อนเขียน จากนั้นอ่านผลลัพธ์เพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและเกี่ยวข้อง สร้างภาพโซเชียลที่สะดุดตาโดยอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือ generate_social_image ด้วยองค์ประกอบที่โดดเด่นและคอนทราสต์สูงซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับขนาดเล็ก...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
ปลั๊กอินหน่วยความจำและแบ็กเอนด์ไฟล์สำหรับ Deep Agents พร้อมตัวเลือกการกำหนดเส้นทางแบบชั่วคราว ถาวร และแบบผสม แบ็กเอนด์สี่ประเภท: StateBackend (ขอบเขตเธรด, ชั่วคราว), StoreBackend (คงอยู่ข้ามเซสชัน), FilesystemBackend (เข้าถึงดิสก์จริงสำหรับการพัฒนาในเครื่อง) และ CompositeBackend (กำหนดเส้นทางพาธที่แตกต่างไปยังแบ็กเอนด์ที่แตกต่างกัน) FilesystemMiddleware มีเครื่องมือปฏิบัติการไฟล์หกอย่าง: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep CompositeBackend ใช้การจับคู่คำนำหน้าที่ยาวที่สุดเพื่อกำหนดเส้นทาง...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
จัดระเบียบเอเจนต์ย่อย วางแผนงานหลายขั้นตอน และต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่ละเอียดอ่อน มอบหมายงานให้กับเอเจนต์ย่อยเฉพาะทางผ่านเครื่องมืองาน เอเจนต์ย่อยแบบกำหนดเองรองรับชุดเครื่องมือและพรอมต์ระบบที่แยกออกจากกัน ในขณะที่เอเจนต์ย่อย "วัตถุประสงค์ทั่วไป" เริ่มต้นจะสืบทอดการกำหนดค่าเอเจนต์หลัก วางแผนและติดตามเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนด้วย write_todos โดยจัดระเบียบงานในสถานะรอดำเนินการ กำลังดำเนินการ และเสร็จสมบูรณ์ ต้องใช้ thread_id เพื่อความต่อเนื่องในการเรียกใช้หลายครั้ง ดำเนินการ...
official