Langchain Ai Skills

skills-benchmarks/skills/api-docs

OpenAPI dokümantasyonu ve REST API tasarım desenleri

deepagents/libs/code/examples/skills/arxiv-search

arXiv'de fizik, matematik, bilgisayar bilimi, biyoloji, istatistik ve ilgili alanlarda konuya göre ön baskı ve akademik makale araması yapın, özetleri alın. Yapılandırılabilir sonuç limiti (varsayılan 10 makale) ile sonuçlar alaka düzeyine göre sıralanır. Eşleşen her makale için başlık ve özet döndürür. arxiv Python paketini gerektirir; mevcut değilse pip ile yükleyin.

deepagentsjs/examples/skills/arxiv-search

arXiv preprint deposunda fizik, matematik, bilgisayar bilimi, nicel biyoloji ve ilgili alanlardaki makaleleri arayın

deepagents/examples/content-builder-agent/skills/blog-post

Uzun biçimli blog yazısı yazma, araştırma delegasyonu, yapılandırılmış içerik şablonları ve yapay zeka tarafından oluşturulan kapak görselleri. Yazmadan önce araştırmayı alt ajanlara devreder, bulguları referans ve bağlam için markdown olarak saklar. Beş bölümlü bir yazı yapısını zorunlu kılar: giriş, bağlam, ana içerik (3–5 bölüm), pratik uygulama ve harekete geçirici mesaj içeren sonuç. Konu, stil, kompozisyon, renk ve aydınlatmayı kapsayan ayrıntılı yönlendirmeler kullanarak SEO uyumlu kapak görselleri oluşturur. Yazıları ş

deepagents/examples/deploy-coding-agent/skills/code-review

Değişikliklerin yapılandırılmış bir kod incelemesini gerçekleştirir; doğruluk, stil, testler ve olası sorunları kontrol eder.

deepagents/examples/deploy-coding-agent/skills/coding-prefs

Kullanıcının kodlama tercihlerini, önemsiz olmayan stil kararları almadan önce /memory/coding-prefs.md dosyasından okuyun ve kullanıcı yeni tercihler verdiğinde bunları ekleyin.

deepagents/examples/deploy-gtm-agent/skills/competitor-analysis

Rakipleri analiz etmesi istendiğinde:

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/cudf-analytics

GPU hızlandırmalı veri analizi için NVIDIA cuDF kullanarak veri kümeleri, CSV'ler veya tablo verileri üzerinde çalışır. Groupby toplamaları, istatistiksel… içeren görevlerde tetiklenir.

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/cuml-machine-learning

GPU hızlandırmalı makine öğrenimini NVIDIA cuML kullanarak tablosal veriler üzerinde gerçekleştirmek için kullanılır. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut indirgeme gibi görevler söz konusu olduğunda tetiklenir.

deepagents/examples/nvidia_deep_agent/skills/data-visualization

Yayın kalitesinde grafikler ve çok panelli analiz özetleri oluşturmak için kullanılır. Veri görselleştirme, sonuçları çizme, oluşturma gibi görevlerde tetiklenir.

skills-benchmarks/skills/database-migrations

Veritabanı geçiş desenleri ve şema sürümleme

langchain-skills/skills/Deep Agents Memory & Filesystem

deep-agents-memory-&-filesystem — langchain-ai/langchain-skills tarafından yayınlanan, AI ajanları için yüklenebilir bir beceri.

docs/src/.mintlify/skills/deep-agents

Pil dahil aracılar oluşturun: planlama, bağlam yönetimi, alt aracı delegasyonu ve korumalı alan yürütme ile. Karmaşık, çok adımlı görevler için kullanın…

langchain-skills/config/skills/deep-agents-core

Çok adımlı aracılar oluşturmak için yerleşik planlama, bellek ve beceri delegasyonu sunan temel çerçeve. Altı temel ara katman seçeneği sağlar: görev planlama, dosya sistemi bağlam yönetimi, alt aracı delegasyonu, kalıcı bellek, insan onay iş akışları ve isteğe bağlı beceri yükleme. Görev takibi için write_todos, dosya sistemi işlemleri (ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep) ve uzmanlaşmış alt aracılar oluşturmak için task olmak üzere her zaman mevcut üç yerleşik araç içerir. Destekler...

skills-benchmarks/skills/main/deep-agents-core

Herhangi bir Deep Agents uygulaması oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. create_deep_agent(), harness mimarisi, SKILL.md formatı ve yapılandırma seçeneklerini kapsar.

langchain-skills/config/skills/deep-agents-memory

Deep Agents için geçici, kalıcı ve hibrit yönlendirme seçeneklerine sahip takılabilir bellek ve dosya arka uçları. Dört arka uç türü: StateBackend (iş parçacığı kapsamlı, geçici), StoreBackend (oturumlar arası kalıcı), FilesystemBackend (yerel geliştirme için gerçek disk erişimi) ve CompositeBackend (farklı yolları farklı arka uçlara yönlendirir). FilesystemMiddleware altı dosya işleme aracı sağlar: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend en uzun önek eşlemesini kullanarak yönlendirme yapar...

skills-benchmarks/skills/main/deep-agents-memory

Bu Yeteneği, Deep Agent'inizin bellek, kalıcılık veya dosya sistemi erişimine ihtiyacı olduğunda ÇAĞIRIN. StateBackend (geçici), StoreBackend (kalıcı),… kapsar.

langchain-skills/config/skills/deep-agents-orchestration

Alt ajanları yönetir, çok adımlı görevleri planlar ve hassas işlemler için insan onayı gerektirir. Görev aracı aracılığıyla uzmanlaşmış alt ajanlara iş dağıtır; özel alt ajanlar izole araç setlerini ve sistem yönlendirmelerini desteklerken, varsayılan "genel amaçlı" alt ajan ana ajan yapılandırmasını devralır. write_todos ile karmaşık iş akışlarını planlayıp takip eder, görevleri beklemede, devam eden ve tamamlanmış durumlar arasında düzenler; kalıcılık için bir thread_id gerektirir. Uygular...

skills-benchmarks/skills/main/deep-agents-orchestration

Bu yeteneği, Deep Agents'te alt ajanlar, görev planlaması veya insan onayı kullanırken ÇAĞIRIN. SubAgentMiddleware, planlama için TodoList ve HITL kesintilerini kapsar.

langchain-skills/config/skills/deepagents-python-quickstart

Python'da resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek minimal bir yerel Deep Agent oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı şu durumlarda kullanın…

deepagents/libs/code/deepagents_code/built_in_skills/deepagents-thread-inspector

Yerel Deep Agents Code SQLite oturum deposundaki konuşmaları inceleyin ve açıklayın. LangSmith trace araçları kullanılamadığında yedek olarak kullanın, için…

langchain-skills/config/skills/deepagents-typescript-quickstart

Resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek TypeScript'te minimal bir yerel Deep Agent iskeleti oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı… olduğunda kullanın.

skills-benchmarks/skills/docker-patterns

Docker konteynerleştirme ve çok aşamalı derlemeler için en iyi uygulamalar

docs/.agents/skills/docs-code-samples

Bu beceriyi, LangChain dokümanlarındaki (MDX dosyaları) satır içi kod örneklerini, bu deponun snippet… tarafından çıkarılan harici, test edilebilir kod dosyalarına taşırken kullanın.

langchain-skills/config/skills/ecosystem-primer

Herhangi bir LangChain / LangGraph / Deep Agents ajan oluşturma projesinde, diğer becerilere danışmadan veya herhangi bir ajan kodu yazmadan önce İLK OLARAK ÇAĞIRIN. Başlamak için gerekli…

skills-benchmarks/skills/benchmarks/ecosystem-primer

Herhangi bir LangChain / LangGraph / Deep Agents ajan oluşturma projesinde, diğer becerilere danışmadan veya herhangi bir ajan kodu yazmadan önce İLK OLARAK ÇAĞIRIN. Başlamak için gerekli…

langchain-skills/config/skills/eval-engineering

Yinelemeli olarak bir ajan deposunu ve kullanıcı tarafından sağlanan isteğe bağlı izleri inceleyin, kullanıcıyla görüşün ve Harbor evals'larını tek tek oluşturun, çalıştırın ve denetleyin. Şunlar için kullanın…

deepagentsjs/skills/eval-writer

deepagentsjs monorepo'su için yeni değerlendirme paketleri oluşturur. Veri seti tasarımı, test senaryosu iskeleti, puanlama mantığı, vitest yapılandırması ve LangSmith…

deepagentsjs/examples/skills/file-organizer

Bilgisayarınızdaki dosya ve klasörleri bağlamı anlayarak, kopyaları bularak, daha iyi yapılar önererek ve otomatikleştirerek akıllıca düzenler…

langchain-skills/skills/framework-selection

LangChain, LangGraph ve Deep Agents katmanlı mimarisi için framework seçim kılavuzu. LangChain temel ilkelleri sağlarken, LangGraph orkestrasyon ve kontrol akışı ekler, Deep Agents ise planlama, bellek, dosya yönetimi ve beceri delegasyonu ekler. Görev karmaşıklığına göre framework seçimini yönlendiren karar tablosu: tek amaçlı ajanlar için LangChain, özel kontrol akışı ve döngüler için LangGraph, çok adımlı planlama ve kalıcı oturumlar için Deep Agents...