blog-post

Viết bài blog dài với phân công nghiên cứu, mẫu nội dung có cấu trúc và ảnh bìa do AI tạo. Phân công nghiên cứu cho các tác nhân phụ trước khi viết, lưu trữ kết quả dưới dạng markdown để tham khảo và ngữ cảnh. Áp dụng cấu trúc bài viết năm phần: mở đầu thu hút, bối cảnh, nội dung chính (3–5 phần), ứng dụng thực tế và kết luận kèm lời kêu gọi hành động. Tạo ảnh bìa tối ưu SEO bằng các gợi ý chi tiết về chủ đề, phong cách, bố cục, màu sắc và ánh sáng. Xuất bài viết đến...

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

Thêm skills từ langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
Truy cập tài liệu LangGraph để xây dựng tác nhân có trạng thái và quy trình làm việc đa tác nhân. Lấy tài liệu Python chính thức của LangGraph bao gồm máy trạng thái, thiết kế tác nhân dựa trên đồ thị và các mẫu có sự can thiệp của con người. Ưu tiên tài liệu phù hợp theo loại truy vấn: hướng dẫn triển khai cho câu hỏi cách làm, trang khái niệm cho lý thuyết, hướng dẫn cho ví dụ từ đầu đến cuối và tham chiếu API cho chi tiết kỹ thuật. Tự động chọn 2–4 URL tài liệu phù hợp nhất và truy xuất nội dung của chúng để trả lời...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Tạm dừng thực thi đồ thị để con người xem xét, phê duyệt hoặc xác thực, sau đó tiếp tục với đầu vào của họ. Yêu cầu ba thành phần: một bộ kiểm tra điểm dừng (InMemorySaver hoặc PostgresSaver), một ID luồng trong cấu hình và tải trọng ngắt có thể tuần tự hóa JSON. interrupt(value) tạm dừng và hiển thị dữ liệu; Command(resume=value) tiếp tục và trả về giá trị đó cho nút đã tạm dừng. Tất cả mã trước interrupt() sẽ thực thi lại khi tiếp tục, vì vậy các tác dụng phụ phải có tính chất đơn giản (sử dụng upsert, không phải insert). Hỗ trợ quy trình phê duyệt,...
official
web-research
langchain-ai
Sử dụng kỹ năng này cho các yêu cầu liên quan đến nghiên cứu web; nó cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để thực hiện nghiên cứu web toàn diện
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
LUÔN BẮT ĐẦU TỪ ĐÂY cho bất kỳ dự án xây dựng agent LangChain, Deep Agents hoặc LangGraph nào. Điểm khởi đầu bắt buộc trước khi chọn các kỹ năng khác hoặc viết bất kỳ…
official
skill-creator
langchain-ai
Hướng dẫn tạo kỹ năng hiệu quả để mở rộng khả năng của tác nhân với kiến thức chuyên môn, quy trình làm việc hoặc tích hợp công cụ. Sử dụng kỹ năng này khi người dùng…
official
social-media
langchain-ai
Soạn thảo bài đăng mạng xã hội theo từng nền tảng với nội dung dựa trên nghiên cứu và hình ảnh đồng hành được tạo tự động. Hỗ trợ bài đăng LinkedIn (1.300 ký tự với giọng văn chuyên nghiệp) và chuỗi Twitter/X (280 ký tự mỗi tweet theo định dạng 1/🧵). Yêu cầu ủy quyền nghiên cứu cho một trợ lý phụ trước khi viết, sau đó đọc lại kết quả để đảm bảo độ chính xác và phù hợp. Tự động tạo hình ảnh mạng xã hội bắt mắt bằng công cụ generate_social_image với bố cục đậm, tương phản cao, tối ưu cho kích thước nhỏ...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
Các backend bộ nhớ và tệp có thể cắm cho Deep Agents với các tùy chọn định tuyến tạm thời, bền vững và kết hợp. Bốn loại backend: StateBackend (theo luồng, tạm thời), StoreBackend (bền vững xuyên phiên), FilesystemBackend (truy cập đĩa thực cho phát triển cục bộ) và CompositeBackend (định tuyến các đường dẫn khác nhau đến các backend khác nhau). FilesystemMiddleware cung cấp sáu công cụ thao tác tệp: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend sử dụng so khớp tiền tố dài nhất để định tuyến...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
Điều phối các tác nhân phụ, lập kế hoạch tác vụ đa bước và yêu cầu phê duyệt của con người cho các thao tác nhạy cảm. Ủy quyền công việc cho các tác nhân phụ chuyên biệt thông qua công cụ tác vụ; các tác nhân phụ tùy chỉnh hỗ trợ bộ công cụ và lời nhắc hệ thống riêng biệt, trong khi tác nhân phụ "đa năng" mặc định kế thừa cấu hình của tác nhân chính. Lập kế hoạch và theo dõi các quy trình phức tạp với write_todos, sắp xếp tác vụ qua các trạng thái đang chờ, đang tiến hành và đã hoàn thành; yêu c
official