skill-creator

Guide for creating effective skills that extend agent capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. Use this skill when the user…

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

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