write-connector

Thêm một trình kết nối nguồn OpenWiki tích hợp mới. Sử dụng khi người dùng yêu cầu tạo hoặc triển khai một trình kết nối OpenWiki.

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

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Kiểm tra và giải thích các cuộc hội thoại trong kho lưu trữ phiên SQLite cục bộ của Deep Agents Code. Sử dụng như phương án dự phòng khi công cụ theo dõi LangSmith không khả dụng, cho…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Tạo khung một Deep Agent cục bộ tối thiểu bằng Python bằng cách làm theo hướng dẫn khởi động nhanh chính thức, sử dụng tìm kiếm web gốc của nhà cung cấp thay vì Tavily. Sử dụng khi người dùng muốn…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Tạo khung một Deep Agent tối thiểu cục bộ bằng TypeScript theo hướng dẫn khởi động nhanh chính thức, sử dụng tìm kiếm web gốc của nhà cung cấp thay vì Tavily. Sử dụng khi người dùng…
eval-engineering
langchain-ai
Lặp lại kiểm tra kho lưu trữ agent và các dấu vết do người dùng cung cấp tùy chọn, phỏng vấn người dùng, và tạo, chạy, cũng như kiểm toán các đánh giá Harbor từng cái một. Sử dụng cho…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng BẤT KỲ hệ thống tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) nào. Bao gồm bộ tải tài liệu, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — một kỹ năng có thể cài đặt cho các tác nhân AI, được xuất bản bởi langchain-ai/langchain-skills.
LangSmith Datasets
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi tạo bộ dữ liệu đánh giá từ trace HOẶC tải bộ dữ liệu lên LangSmith HOẶC truy vấn bộ dữ liệu. Bao gồm các loại bộ dữ liệu (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng pipeline đánh giá cho LangSmith. Bao gồm ba thành phần cốt lõi: (1) Tạo Evaluator - LLM-as-Judge, mã tùy chỉnh; (2)…