deep-agents-core

作者： langchain-ai

用于构建多步骤智能体的基础框架，内置规划、记忆和技能委派功能。提供六种核心中间件选项：任务规划、文件系统上下文管理、子智能体委派、持久化记忆、人工审批工作流以及按需技能加载。包含三个始终可用的内置工具：用于任务追踪的write_todos、文件系统操作（ls、read_file、write_file、edit_file、glob、grep）以及用于生成专用子智能体的task。支持...

npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills --skill deep-agents-core

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通过主题搜索arXiv上的预印本和学术论文，并获取摘要。基于查询的搜索涵盖物理学、数学、计算机科学、生物学、统计学及相关领域。可配置结果数量限制（默认10篇论文），结果按相关性排序。返回每篇匹配论文的标题和摘要。需要安装arxiv Python包；若未安装，请通过pip安装。

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对变更进行结构化代码审查，检查正确性、风格、测试及潜在问题。

在做出非平凡的样式决策前，先从 /memory/coding-prefs.md 读取用户的编码偏好，并在用户给出新偏好时追加记录。

competitor-analysis

当被要求分析竞争对手时：

用于在数据集、CSV或表格数据上执行GPU加速的数据分析，使用NVIDIA cuDF。当任务涉及分组聚合、统计…时触发。

cuml-machine-learning

使用NVIDIA cuML在表格数据上进行GPU加速的机器学习。当任务涉及分类、回归、聚类、降维…时触发。

data-visualization

用于创建出版级图表和多面板分析摘要。当任务涉及数据可视化、结果绘图、创建……时触发。