write-connector

Add a new built-in OpenWiki source connector. Use when a user asks to create or implement an OpenWiki connector.

npx skills add https://github.com/langchain-ai/openwiki --skill write-connector

Write An OpenWiki Connector

OpenWiki connectors are built-in TypeScript modules in the OSS repository. Do not create a plugin marketplace, dynamic connector package, or runtime-loaded untrusted connector. Add normal source files and tests.

Prefer Custom MCP For Arbitrary Servers

If the knowledge source already exposes a read-only MCP server (HTTP or stdio), use the built-in custom-mcp connector instead of adding a new ConnectorId:

  • Configure ~/.openwiki/connectors/custom-mcp/config.json with enabled, transport, optional allowedTools, and optional readOnlyOperations.
  • Put secrets in ~/.openwiki/.env and reference them as ${ENV_NAME} in transport headers/env.
  • Agent tools openwiki_list_mcp_tools / openwiki_call_mcp_tool accept custom-mcp.

Add a dedicated built-in connector only when you need provider-specific auth, scoping UI, or deterministic API pulls that MCP cannot express.

Required Shape

  • Add the connector to src/connectors/types.ts and src/connectors/registry.ts.
  • Implement the connector under src/connectors/sources/.ts.
  • The connector must expose a ConnectorRuntime with id, displayName, description, backend, requiredEnv, supportsAgenticDiscovery, and ingest().
  • Ingestion writes raw JSON/manifests under ~/.openwiki/connectors//raw//.
  • State lives in ~/.openwiki/connectors//state.json.
  • Config lives in ~/.openwiki/connectors//config.json.
  • Secrets live in ~/.openwiki/.env and are referenced only by env var name.

Security Rules

  • Never read, print, log, return, or hardcode secret values.
  • Do not store credentials in connector config, raw files, state, logs, or tests.
  • Validate connector IDs and raw file paths so reads and writes stay inside ~/.openwiki/connectors//.
  • Use deterministic ingestion code for credentialed external fetching.
  • If wrapping MCP, treat the MCP server as read-only and call only allowlisted read/dump operations from connector config.
  • Do not let untrusted connector manifests instantiate arbitrary commands or arbitrary network endpoints without explicit built-in code review.
  • For custom-mcp, users configure a reviewed built-in wrapper; still require allowedTools and/or MCP readOnlyHint before agentic tool calls (no mutating-tool heuristics beyond Notion's hosted endpoint).

Ingestion Rules

  • Git/local repos should write compact manifests and let the agent inspect the local repo as the source of truth.
  • Sources with timestamps should store per-stream cursors.
  • Sources with object metadata should store IDs, last edited timestamps, and content hashes.
  • Sources with pagination should store enough state to continue without refetching everything.
  • Raw dumps should preserve source IDs, timestamps, URLs, authors, and enough provenance for citations.

User-Facing Finish

When done, tell the user:

  • which connector files changed,
  • which env vars to set in ~/.openwiki/.env,
  • what config file to create or edit,
  • how to run openwiki personal --update to trigger ingestion,
  • which scopes/permissions the source provider requires.

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