langgraph-fundamentals

tarafından langchain-ai

Yönlendirilmiş grafik çerçevesi, durum bilgisi olan, çok adımlı ajan iş akışları oluşturmak için ince taneli kontrol sağlar. StateGraph, yazılı durum şemaları, listeleri/değerleri biriktirmek için indirgeyiciler ve kısmi durum güncellemeleri döndüren düğümler içerir. Sabit akış için statik kenarlar, dallanma için koşullu kenarlar ve durum güncellemelerini dinamik yönlendirme ile birleştirmek için Command. Send API, indirgeyiciler aracılığıyla sonuç toplama ile işçi düğümlerine fan-out paralelliği sağlar. Invoke, tek yürütme ve akış modları (değerler, g

npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills --skill langgraph-fundamentals

ZIP İndir GitHub

langchain-ai tarafından daha fazla skill

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.

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

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

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

competitor-analysis

Rakipleri analiz etmesi istendiğinde:

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

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.

data-visualization

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