sdk-install

โดย launchdarkly

ติดตั้งและเริ่มต้นใช้งาน LaunchDarkly SDK ที่ถูกต้องระหว่างการเริ่มต้นใช้งาน โดยรันสกิลที่ซ้อนกันตามลำดับ: detect, plan, apply ขั้นตอนที่ 6 ของการเริ่มต้นใช้งานหลักเป็นขั้นตอนแรก…

npx skills add https://github.com/launchdarkly/agent-skills --skill sdk-install

LaunchDarkly SDK Install (onboarding)

Installs and initializes the right LaunchDarkly SDK for the user’s project by following three nested skills in order. Do not skip ahead to feature flags here—the parent LaunchDarkly onboarding continues with Step 6: First feature flag using Create first feature flag.

Prerequisites

  • Project context from parent Step 1: Explore the Project (reuse it; only re-run deep detection if something is unclear)
  • SDK key / client-side ID / mobile key: Needed when you reach Apply code changes (env wiring). Do not ask the user for these during detect or plan solely because you opened this skill—follow parent onboarding: account status is inferred via MCP OAuth (Step 4) or surfaced at D7 in apply; key material is collected at apply (see parent Prerequisites).

Key types (summary)

SDK TypeVariable (logical)Source in LaunchDarkly
Server-sideLAUNCHDARKLY_SDK_KEYEnvironments → SDK key
Client-sideClient-side ID (bundler-prefixed env names)Environments → Client-side ID
MobileLAUNCHDARKLY_MOBILE_KEYEnvironments → Mobile key

Never hardcode keys. Full env rules, consent, and bundler tables: Apply code changes Step 2.

Workflow — run these nested skills in order

Execute all three unless the detect decision tree short-circuits (e.g. skip to apply only). Each nested skill may contain decision points — some blocking (marked D<N> -- BLOCKING, where you must call your structured question tool and wait for the user's response before continuing) and some non-blocking (where you present information and continue unless the user objects). Do NOT batch tool calls across blocking boundaries.

OrderNested skillRole
1Detect repository stackLanguage, package manager, monorepo target, entrypoint, existing LD usage
2Generate integration planSDK choice, files to change, env plan -- presented to user (non-blocking; see plan SKILL.md D6)
3Apply code changesInstall package(s), .env / secrets with consent, init code, compile check (both tracks when dual-SDK plan)

Shared references for all steps: SDK recipes, SDK snippets.

After Step 3 completes

Continue with the parent skill:

Do not add standalone “sample flag” evaluation in this skill unless the user explicitly needs a throwaway check; the parent flow creates the first flag in order.

Guidelines

  • Match existing codebase conventions for imports, config, and style.
  • Prefer TypeScript in TypeScript projects.
  • If the project uses a shared config layer, initialize LaunchDarkly there.
  • Add .env.example entries when the project uses dotenv.
  • Dependency scope: Add only LaunchDarkly SDK package(s) from the recipe unless the user explicitly approves upgrading or adding other packages (Apply — Permission before changing other dependencies).

Edge cases

  • Multiple environments (e.g. Next.js server + client) or user asked for frontend + backend: Use a dual-SDK plan and apply both packages and both inits—never summarize the second SDK as done without lockfile + entrypoint evidence.
  • Monorepo: Integrate the package the user chose in parent onboarding; stay within that subtree.
  • SDK already installed and initialized: Parent may skip this handoff—see parent Edge Cases and detect decision tree.
  • Unsupported or uncommon stack: Use SDK recipes and the full SDK catalog.

References

Skills เพิ่มเติมจาก launchdarkly

aiconfig-agent-graphs
launchdarkly
สร้างและจัดการกราฟเอเจนต์ — กราฟแบบมีทิศทางของ AI Configs ที่เชื่อมต่อกันด้วยขอบพร้อมตรรกะการส่งต่อ ใช้เมื่อสร้างเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ที่ configs...
official
aiconfig-ai-metrics
launchdarkly
ติดตั้งระบบติดตาม AI Config ของ LaunchDarkly ลงในโค้ดเบสที่มีอยู่ โดยดำเนินการตามบันไดสี่ระดับ (managed runner → provider package → custom extractor +…)
official
aiconfig-create
launchdarkly
สร้างและกำหนดค่า AI Configs ใน LaunchDarkly ช่วยคุณเลือกโหมด agent หรือ completion สร้าง config เพิ่ม variations พร้อมโมเดลและพรอมต์…
official
aiconfig-custom-metrics
launchdarkly
สร้าง ติดตาม ดึงข้อมูล อัปเดต และลบเมตริกทางธุรกิจแบบกำหนดเองสำหรับ AI Configs ครอบคลุมวงจรชีวิตทั้งหมด: กำหนดประเภทเมตริกผ่าน API, ส่งเหตุการณ์ผ่าน SDK,…
official
aiconfig-migrate
launchdarkly
โยกย้ายแอปพลิเคชันที่มีพรอมต์ LLM แบบฮาร์ดโค้ดไปสู่การใช้งาน LaunchDarkly AI Configs แบบเต็มรูปแบบในห้าขั้นตอน: ตรวจสอบโค้ด, ห่อหุ้มการเรียก, ย้าย…
official
aiconfig-online-evals
launchdarkly
แนบผู้ตัดสินไปกับรูปแบบต่างๆ ของ AI Config เพื่อการประเมินแบบ LLM-as-a-judge อัตโนมัติ สร้างผู้ตัดสินที่กำหนดเอง กำหนดอัตราการสุ่มตัวอย่าง และตรวจสอบคะแนนคุณภาพ
official
aiconfig-projects
launchdarkly
คู่มือการตั้งค่าโปรเจกต์ LaunchDarkly ในโค้ดเบสของคุณ ช่วยให้คุณประเมินสแต็ก เลือกแนวทางที่เหมาะสม และบูรณาการการจัดการโปรเจกต์ที่...
official
aiconfig-snippets
launchdarkly
สร้างและจัดการตัวอย่างข้อความแจ้งเตือน — บล็อกข้อความที่ใช้ซ้ำได้ซึ่งอ้างอิงภายในข้อความแจ้งเตือนรูปแบบ AI Config เก็บคำแนะนำทั่วไป บุคลิก และแนวป้องกัน...
official