coding-prefs

tarafından langchain-ai

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

npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagents --skill coding-prefs

Coding Preferences Skill

Use this skill to keep /memory/coding-prefs.md in sync with how this specific user wants you to work. This file is user-scoped, so each user has their own copy — anything you write here only affects future conversations with the same user.

When to Read

  • Before picking a code style, test framework, or commit message format
  • Before deciding whether to add comments, type hints, or docstrings
  • Before refactoring beyond what was asked

When to Write

Append a new entry whenever the user gives feedback that should apply to future work:

  • "Don't add docstrings unless I ask" → save it
  • "I prefer pytest over unittest" → save it
  • "Stop summarizing what you did at the end" → save it

Each entry should be one line: the rule, then a brief reason if the user gave one.

How to Write

Read the file first (it may not exist yet), then append. Don't overwrite — preferences accumulate over time. If a new preference contradicts an existing one, replace the old line and note the change.

langchain-ai tarafından daha fazla skill

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Yerel Deep Agents Code SQLite oturum deposundaki konuşmaları inceleyin ve açıklayın. LangSmith trace araçları kullanılamadığında yedek olarak kullanın, için…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
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-typescript-quickstart
langchain-ai
Resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek TypeScript'te minimal bir yerel Deep Agent iskeleti oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı… olduğunda kullanın.
eval-engineering
langchain-ai
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…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
Herhangi bir bilgi getirmeli üretim (RAG) sistemi oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Belge yükleyicileri, RecursiveCharacterTextSplitter, gömme vektörleri (OpenAI),… kapsar.
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — AI ajanları için yüklenebilir bir beceri, langchain-ai/langchain-skills tarafından yayımlanmıştır.
LangSmith Datasets
langchain-ai
Bu beceriyi, izleme kayıtlarından değerlendirme veri kümeleri oluştururken VEYA LangSmith'e veri kümeleri yüklerken VEYA veri kümelerini sorgularken ÇAĞIRIN. Veri kümesi türlerini kapsar (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
LangSmith için değerlendirme hatları oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Üç temel bileşeni kapsar: (1) Değerlendirici Oluşturma - LLM-as-Judge, özel kod; (2)…