skill-creator

tarafından langchain-ai

Etkili beceriler oluşturmak için rehber; bu beceriler, uzmanlaşmış bilgi, iş akışları veya araç entegrasyonları ile ajan yeteneklerini genişletir. Kullanıcı…

npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagentsjs --skill skill-creator

Skill Creator

This skill provides guidance for creating effective skills.

About Skills

Skills are modular, self-contained packages that extend agent capabilities by providing specialized knowledge, workflows, and tools. Think of them as "onboarding guides" for specific domains or tasks—they transform a general-purpose agent into a specialized agent equipped with procedural knowledge and domain expertise.

Skill Location for Deepagents

In deepagents CLI, skills are stored in ~/.deepagents/<agent>/skills/ where <agent> is your agent configuration name (default is agent). For example, with the default configuration, skills live at:

~/.deepagents/agent/skills/
├── skill-name-1/
│   └── SKILL.md
├── skill-name-2/
│   └── SKILL.md
└── ...

What Skills Provide

  1. Specialized workflows - Multi-step procedures for specific domains
  2. Tool integrations - Instructions for working with specific file formats or APIs
  3. Domain expertise - Company-specific knowledge, schemas, business logic
  4. Bundled resources - Scripts, references, and assets for complex and repetitive tasks

Core Principles

Concise is Key

The context window is a public good. Skills share the context window with everything else the agent needs: system prompt, conversation history, other Skills' metadata, and the actual user request.

Default assumption: The agent is already very capable. Only add context the agent doesn't already have.

Anatomy of a Skill

Every skill consists of a required SKILL.md file and optional bundled resources:

skill-name/
├── SKILL.md (required)
│   ├── YAML frontmatter metadata (required)
│   │   ├── name: (required)
│   │   └── description: (required)
│   └── Markdown instructions (required)
└── Bundled Resources (optional)
    ├── scripts/          - Executable code (TypeScript/JavaScript/etc.)
    ├── references/       - Documentation intended to be loaded into context as needed
    └── assets/           - Files used in output (templates, icons, fonts, etc.)

Skill Creation Process

Skill creation involves these steps:

  1. Understand the skill with concrete examples
  2. Plan reusable skill contents (scripts, references, assets)
  3. Initialize the skill (run init_skill.ts)
  4. Edit the skill (implement resources and write SKILL.md)
  5. Validate the skill (run quick_validate.ts)
  6. Iterate based on real usage

Step 3: Initializing the Skill

When creating a new skill from scratch, run the init_skill.ts script:

npx tsx scripts/init_skill.ts <skill-name> --path <output-directory>

For deepagents, use the agent's skills directory:

npx tsx scripts/init_skill.ts <skill-name> --path ~/.deepagents/agent/skills

Step 5: Validate the Skill

Once development of the skill is complete, validate it:

npx tsx scripts/quick_validate.ts <path/to/skill-folder>

The validation script checks:

  • YAML frontmatter format and required fields
  • Skill naming conventions (hyphen-case, max 64 characters)
  • Description completeness (max 1024 characters)
  • Required fields: name and description

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