blog-post

tarafından langchain-ai

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

npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagents --skill blog-post

Blog Post Writing Skill

Research First (Required)

Before writing any blog post, you MUST delegate research:

  1. Use the task tool with subagent_type: "researcher"
  2. In the description, specify BOTH the topic AND where to save:
task(
    subagent_type="researcher",
    description="Research [TOPIC]. Save findings to research/[slug].md"
)

Example:

task(
    subagent_type="researcher",
    description="Research the current state of AI agents in 2025. Save findings to research/ai-agents-2025.md"
)
  1. After research completes, read the findings file before writing

Output Structure (Required)

Every blog post MUST have both a post AND a cover image:

blogs/
└── <slug>/
    ├── post.md        # The blog post content
    └── hero.png       # REQUIRED: Generated cover image

Example: A post about "AI Agents in 2025" → blogs/ai-agents-2025/

You MUST complete both steps:

  1. Write the post to blogs/<slug>/post.md
  2. Generate a cover image using generate_image and save to blogs/<slug>/hero.png

A blog post is NOT complete without its cover image.

Blog Post Structure

Every blog post should follow this structure:

1. Hook (Opening)

  • Start with a compelling question, statistic, or statement
  • Make the reader want to continue
  • Keep it to 2-3 sentences

2. Context (The Problem)

  • Explain why this topic matters
  • Describe the problem or opportunity
  • Connect to the reader's experience

3. Main Content (The Solution)

  • Break into 3-5 main sections with H2 headers
  • Each section covers one key point
  • Include code examples, diagrams, or screenshots where helpful
  • Use bullet points for lists

4. Practical Application

  • Show how to apply the concepts
  • Include step-by-step instructions if applicable
  • Provide code snippets or templates

5. Conclusion & CTA

  • Summarize key takeaways (3 bullets max)
  • End with a clear call-to-action
  • Link to related resources

Cover Image Generation

After writing the post, generate a cover image using the generate_cover tool:

generate_cover(prompt="A detailed description of the image...", slug="your-blog-slug")

The tool saves the image to blogs/<slug>/hero.png.

Writing Effective Image Prompts

Structure your prompt with these elements:

  1. Subject: What is the main focus? Be specific and concrete.
  2. Style: Art direction (minimalist, isometric, flat design, 3D render, watercolor, etc.)
  3. Composition: How elements are arranged (centered, rule of thirds, symmetrical)
  4. Color palette: Specific colors or mood (warm earth tones, cool blues and purples, high contrast)
  5. Lighting/Atmosphere: Soft diffused light, dramatic shadows, golden hour, neon glow
  6. Technical details: Aspect ratio considerations, negative space for text overlay

Example Prompts

For a technical blog post:

Isometric 3D illustration of interconnected glowing cubes representing AI agents, each cube has subtle circuit patterns. Cubes connected by luminous data streams. Deep navy background (#0a192f) with electric blue (#64ffda) and soft purple (#c792ea) accents. Clean minimal style, lots of negative space at top for title. Professional tech aesthetic.

For a tutorial/how-to:

Clean flat illustration of hands typing on a keyboard with abstract code symbols floating upward, transforming into lightbulbs and gears. Warm gradient background from soft coral to light peach. Friendly, approachable style. Centered composition with space for text overlay.

For thought leadership:

Abstract visualization of a human silhouette profile merging with geometric neural network patterns. Split composition - organic watercolor texture on left transitioning to clean vector lines on right. Muted sage green and warm terracotta color scheme. Contemplative, forward-thinking mood.

SEO Considerations

  • Include the main keyword in the title and first paragraph
  • Use the keyword naturally 3-5 times throughout
  • Keep the title under 60 characters
  • Write a meta description (150-160 characters)

Quality Checklist

Before finishing:

  • Post saved to blogs/<slug>/post.md
  • Hero image generated at blogs/<slug>/hero.png
  • Hook grabs attention in first 2 sentences
  • Each section has a clear purpose
  • Conclusion summarizes key points
  • CTA tells reader what to do next

langchain-ai tarafından daha fazla skill

langgraph-docs
langchain-ai
LangGraph dokümantasyonuna erişerek durum bilgisi olan ajanlar ve çoklu ajan iş akışları oluşturun. Resmi LangGraph Python dokümanlarını getirir; durum makineleri, grafik tabanlı ajan tasarımı ve insan-döngüde desenlerini kapsar. Sorgu türüne göre ilgili dokümantasyonu önceliklendirir: nasıl yapılır soruları için uygulama kılavuzları, teori için kavram sayfaları, uçtan uca örnekler için eğitimler ve teknik detaylar için API referansları. En alakalı 2–4 dokümantasyon URL'sini otomatik olarak seçer ve yanıtlamak için içeriklerini alır...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Graf yürütmesini insan incelemesi, onayı veya doğrulaması için duraklatır, ardından girdileriyle devam eder. Üç bileşen gerektirir: bir checkpointer (InMemorySaver veya PostgresSaver), config içinde bir thread ID ve JSON-serializable interrupt payload'ları. interrupt(value) duraklatır ve verileri yüzeye çıkarır; Command(resume=value) devam ettirir ve bu değeri duraklatılan düğüme döndürür. interrupt() öncesindeki tüm kod devamda yeniden çalıştırılır, bu nedenle yan etkiler idempotent olmalıdır (insert değil upsert kullanın). Onay iş akışlarını destekler,...
official
web-research
langchain-ai
Web araştırması ile ilgili talepler için bu beceriyi kullanın; kapsamlı web araştırması yapmak için yapılandırılmış bir yaklaşım sunar.
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
Herhangi bir LangChain, Deep Agents veya LangGraph ajan oluşturma projesine BAŞLANGIÇ NOKTASI. Diğer becerileri seçmeden veya herhangi bir şey yazmadan önce gerekli başlangıç noktası.
official
skill-creator
langchain-ai
Etkili beceriler oluşturmak için rehber; bu beceriler, uzmanlaşmış bilgi, iş akışları veya araç entegrasyonları ile ajan yeteneklerini genişletir. Kullanıcı…
official
social-media
langchain-ai
Platformaya özel sosyal medya gönderilerini, araştırma destekli içerik ve oluşturulan eşlik eden görsellerle hazırlar. LinkedIn gönderilerini (profesyonel tonla 1.300 karakter) ve Twitter/X thread'lerini (tweet başına 280 karakter, 1/🧵 formatı) destekler. Yazmadan önce araştırmayı bir alt ajana devretmeyi, ardından doğruluk ve alaka düzeyini sağlamak için bulguları okumayı gerektirir. generate_social_image aracıyla, küçük... için optimize edilmiş cesur, yüksek kontrastlı kompozisyonlarla otomatik olarak dikkat çekici sosyal görseller oluşturur.
official
deep-agents-memory
langchain-ai
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...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
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...
official