Langchain Ai技能

OpenAPI 文件與 REST API 設計模式

透過主題搜尋arXiv上的預印本與學術論文，並可擷取摘要。支援物理、數學、電腦科學、生物學、統計學及相關領域的查詢式搜尋。可設定結果數量上限（預設為10篇論文），結果依相關性排序。回傳每篇符合論文的標題與摘要。需使用arxiv Python套件；若尚未安裝，請透過pip進行安裝。

搜尋 arXiv 預印本儲存庫中的物理、數學、電腦科學、定量生物學及相關領域的論文

長篇部落格文章撰寫，包含研究委派、結構化內容模板及AI生成封面圖片。在寫作前將研究委派給子代理，並將發現儲存為Markdown格式以供參考與上下文。強制採用五部分文章結構：鉤子、背景、主要內容（3-5個章節）、實際應用，以及附帶行動呼籲的結論。透過涵蓋主題、風格、構圖、色彩與光線的詳細提示，生成SEO優化的封面圖片。將文章輸出至...

對變更進行結構化的程式碼審查，檢查正確性、風格、測試及潛在問題。

在做出非平凡的風格決策前，先從 /memory/coding-prefs.md 讀取使用者的編碼偏好，並在使用者提供新偏好時將其附加至該檔案。

當被要求分析競爭對手時：

用於在資料集、CSV或表格資料上進行GPU加速的資料分析，使用NVIDIA cuDF。當任務涉及groupby聚合、統計…時觸發。

用於在表格數據上進行GPU加速的機器學習，使用NVIDIA cuML。當任務涉及分類、回歸、聚類、降維…時觸發。

用於建立符合出版品質的圖表與多面板分析摘要。當任務涉及資料視覺化、繪製結果、建立…時觸發。

資料庫遷移模式與綱要版本管理

deep-agents-memory-&-filesystem — 一個可安裝的AI代理技能，由langchain-ai/langchain-skills發布。

用於構建多步驟代理的基礎框架，內建規劃、記憶與技能委派功能。提供六項核心中介軟體選項：任務規劃、檔案系統上下文管理、子代理委派、持久化記憶、人工審核工作流程，以及按需技能載入。包含三個始終可用的內建工具：用於任務追蹤的 write_todos、檔案系統操作（ls、read_file、write_file、edit_file、glob、grep），以及用於生成專業子代理的 task。支援...

在構建任何 Deep Agents 應用程式時，請調用此技能。涵蓋 create_deep_agent()、harness 架構、SKILL.md 格式以及配置選項。

為Deep Agents提供可插拔的記憶體與檔案後端，支援短暫、持久及混合路由選項。四種後端類型：StateBackend（執行緒範圍內短暫）、StoreBackend（跨工作階段持久）、FilesystemBackend（本地開發的真實磁碟存取）及CompositeBackend（將不同路徑路由至不同後端）。FilesystemMiddleware提供六種檔案操作工具：ls、read_file、write_file、edit_file、glob、grep。CompositeBackend使用最長前綴匹配進行路由...

當你的 Deep Agent 需要記憶、持久化或檔案系統存取時，請呼叫此技能。涵蓋 StateBackend（暫存）、StoreBackend（持久化）…

協調子代理、規劃多步驟任務，並在敏感操作時要求人類批准。透過任務工具將工作委派給專業子代理；自訂子代理支援隔離的工具集與系統提示，而預設的「通用」子代理則繼承主代理配置。使用 write_todos 規劃與追蹤複雜工作流程，將任務組織為待處理、進行中與已完成狀態；需提供 thread_id 以在多次調用間保持持續性。實作...

在 Deep Agents 中使用子代理、任務規劃或人工審核時，請調用此技能。涵蓋 SubAgentMiddleware、用於規劃的 TodoList 以及 HITL 中斷。

Docker 容器化與多階段建置的最佳實踐

為 deepagentsjs 單一儲存庫建立新的評估套件。處理資料集設計、測試案例框架、評分邏輯、vitest 配置以及 LangSmith…

智能地組織您電腦中的檔案和資料夾，透過理解上下文、尋找重複項、

LangChain、LangGraph 與 Deep Agents 分層架構的框架選擇指南。分層框架中，LangChain 提供基礎元件，LangGraph 加入編排與控制流程，Deep Agents 則增加規劃、記憶、檔案管理與技能委派。決策表根據任務複雜度引導框架選擇：LangChain 適用於單一用途代理，LangGraph 適用於自訂控制流程與迴圈，Deep Agents 適用於多步驟規劃與持久會話。Deep...

在任何 LangChain/LangGraph/Deep Agents 專案開始時、撰寫任何代理程式程式碼之前，呼叫此技能。判斷哪個框架層級適合…

在處理大型PDF、文件集合或大量文字擷取任務時使用，這些任務可受益於GPU加速處理。當使用者…時觸發。

任何LangChain、Deep Agents或LangGraph開源代理專案，請務必從此處開始。這是所有LangChain開源代理專案的必備起點…

langchain-middleware-&-hitl — 一個可安裝的AI代理技能，由langchain-ai/langchain-skills發布。

在構建任何檢索增強生成（RAG）系統時，請調用此技能。涵蓋文檔加載器、遞迴字符文本分割器、嵌入（OpenAI）等。

langchain-structured-output-&-hitl — 一個可安裝的 AI 代理技能，由 langchain-ai/langchain-skills 發布。

使用此技能處理任何涉及 LangChain 產品（LangChain、LangGraph、LangSmith SDK）的編碼問題。涵蓋代理開發模式、原

LangChain生態系統套件版本、相依性及Python與TypeScript的安裝指引。所有新專案請從LangChain 1.0 LTS開始；0.3版僅為舊版維護。安裝其他套件時務必同時明確安裝langchain-core。選擇一個編排層：LangGraph提供精細的圖形控制，或Deep Agents提供內建規劃與記憶功能。請保守鎖定langchain-community的精確次要版本（例如>=0.4.0,<0.5.0），因為它不...

在設置新專案或當被問及 LangChain、LangGraph 等套件版本、安裝或依賴管理時，調用此技能。

使用 create_agent()、工具與中介軟體模式建構生產級 LangChain 代理。搭配模型、工具清單與系統提示使用 create_agent()；透過 checkpointer 與 thread_id 設定狀態持久化，實現跨呼叫的對話記憶。透過 @tool 裝飾器（Python）或 tool() 函式（TypeScript）定義工具，並附上清晰描述，讓代理知道何時呼叫。加入 HumanInTheLoopMiddleware 等中介軟體，實現審核流程、自訂錯誤處理與人機協作...

使用 create_agent 建立 LangChain 代理，定義工具，並利用中介層實現人工介入與錯誤處理。

We need to translate the given English text into Traditional Chinese. The text describes features of a LangChain agent skill: human-in-the-loop approval, custom middleware, structured output patterns. It mentions HumanInTheLoopMiddleware, per-tool interrupt policies, checkpointer, thread_id, command resume pattern. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. So "LangChain", "HumanInTheLoopMiddleware", "checkpointer", "thread_id" should remain as is. Also "per-tool" might be translated but it's a technical term? It's a pattern, but we can translate as "每工具" or keep? The instruction says preserve technical terms. "Per-tool interrupt policies" could be translated as "每工具中斷策略" but "per-tool" is a term. I'll keep it as "per-tool" or translate? Better to keep as "per-tool" to preserve technical term? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." "per-tool

當你需要人工審核、自訂中介層或結構化輸出時，請調用此技能。涵蓋用於人工審核的 HumanInTheLoopMiddleware…

務必從此處開始任何 LangChain、Deep Agents 或 Lang

完整的RAG管道，用於文件攝取、嵌入、檢索及LLM驅動的回應生成。支援多種文件載入器（PDF、網頁、目錄）及持久化向量儲存（Chroma、FAISS、Pinecone），可配置區塊大小與重疊以優化上下文保留。包含相似度搜尋、MMR（最大邊際相關性）檢索及元數據過濾，平衡結果的相關性與多樣性。可搭配OpenAI嵌入並無縫整合...

langchain-rag — 一個可安裝的 AI 代理技能，由 langchain-ai/skills-benchmarks 發布。

針對 LangGraph 工作流程、並行執行、中斷或串流，請調用此技能。涵蓋用於扇出的 Send API、用於人機協作的 interrupt()、…

langgraph-persistence-&-memory — 一個可安裝的AI代理技能，由langchain-ai/langchain-skills發布。

存取 LangGraph 文件以建構具狀態代理與多代理工作流程。擷取官方 LangGraph Python 文件，涵蓋狀態機、基於圖形的代理設計及人機協作模式。根據查詢類型優先提供相關文件：實作指南用於操作問題、概念頁面用於理論、教學用於端到端範例、API 參考用於技術細節。自動選取 2 至 4 個最相關的文件 URL 並擷取內容以回答...

針對與 LangGraph 相關的請求使用此技能，以獲取相關文件，提供準確且最新的指引。

用於構建具狀態、多步驟代理工作流程的有向圖框架，提供精細控制。StateGraph 搭配型別狀態模式、用於累積列表/值的歸約器，以及返回部分狀態更新的節點。固定流程的靜態邊、分支的條件邊，以及結合狀態更新與動態路由的 Command。用於扇出並行處理至工作節點的 Send API，透過歸約器聚合結果。支援單次執行的 Invoke 與串流模式（值、更新...）。

撰寫任何 LangGraph 程式碼時，請調用此技能。涵蓋 StateGraph、狀態模式、節點、邊、Command、Send、invoke、串流及錯誤處理。

暫停圖形執行以進行人工審查、批准或驗證，然後根據其輸入繼續執行。需要三個組件：檢查點儲存器（InMemorySaver 或 PostgresSaver）、配置中的執行緒 ID，以及可序列化為 JSON 的中斷負載。interrupt(value) 會暫停並顯示資料；Command(resume=value) 會繼續執行，並將該值返回給暫停的節點。所有 interrupt() 之前的程式碼在恢復時會重新執行，因此副作用必須是冪等的（使用 upsert，而非 insert）。支援審批工作流程，...

在實作人機協作模式、暫停等待批准，或處理 LangGraph 中的錯誤時，請呼叫此技能。涵蓋 interrupt()、Command(resume=...)、…

當你的 LangGraph 需要持久化狀態、記住對話、穿越歷史，或配置子圖檢查點範圍時，請調用此技能。

持久的圖形執行，具備線程範圍的檢查點、狀態歷史記錄以及跨線程的長期記憶。提供三種檢查點儲存選項：InMemorySaver 用於測試、SqliteSaver 用於本地開發、PostgresSaver 用於生產環境；務必在配置中傳遞 thread_id 以啟用持久化功能。可透過 get_state_history() 瀏覽並重播過去的檢查點，透過更新過去時間點的狀態來分岔執行，或在恢復前手動修改狀態。Store API 提供跨線程記憶，適用於使用者...

當從追蹤建立評估資料集，或將資料集上傳至 LangSmith，或查詢資料集時，請調用此技能。涵蓋資料集類型（final_response、…）

在為 LangSmith 建立評估管道時，請調用此技能。涵蓋三個核心組件：(1) 建立評估器 - 以 LLM 作為評審、自訂程式碼；(2)…

當使用LangSmith追蹤或查詢追蹤資料時，呼叫此技能。涵蓋為應用程式新增追蹤功能，以及查詢/匯出追蹤資料。包含…

為LangSmith追蹤的代理建立基於程式碼的評估器。適用於建構自訂評估邏輯、測試工具使用模式或評分代理輸出時使用…

當從追蹤建立評估資料集，或將資料集上傳至LangSmith，或查詢資料集時，請調用此技能。涵蓋資料集類型（final_response、…）

建立、管理並上傳評估資料集至LangSmith，以進行測試與驗證。支援四種資料集類型：final_response（完整對話）、single_step（單一節點行為）、trajectory（工具呼叫序列）及RAG（問題/區塊/答案/引用）。提供CLI指令進行資料集生命週期管理：建立、列出、取得、刪除、匯出及從本機JSON檔案上傳。支援以Python和JavaScript透過SDK建立資料集，並以程式方式新增範例。範例管理...

當建立評估資料集、上傳資料集至 LangSmith 或管理現有資料集時，請調用此技能。涵蓋資料集類型（final_response、…）

在為 LangSmith 建立評估管道時，請調用此技能。涵蓋三個核心組件：(1) 建立評估器 - LLM 作為評審、自訂程式碼；(2)…

使用LLM作為評審與自訂程式碼評估器，為LangSmith建立評估管線。三大核心元件：建立評估器（LLM作為評審或自訂程式碼）、定義執行函式以擷取代理輸出與軌跡，以及在本機執行評估或透過上傳的評估器自動執行。支援離線評估器（比較執行輸出與資料集範例）與線上評估器（對生產環境執行進行即時品質檢查）。需要LangSmith API金鑰與專案...

在為 LangSmith 建置評估管道時，請呼叫此技能。涵蓋三個核心元件：(1) 建立評估器 - LLM 作為評審、自訂程式碼；(2)…

擷取 LangSmith 追蹤記錄以除錯代理行為。適用於排查代理問題、檢視對話歷史或調查工具呼叫時使用。

當使用 LangSmith 追蹤或查詢追蹤資料時，請調用此技能。涵蓋為應用程式添加追蹤功能，以及查詢/匯出追蹤資料。使用…

當使用

為 LangChain/LangGraph 應用程式添加追蹤功能，並透過 CLI 查詢追蹤資料以進行除錯與資料集生成。透過環境變數自動追蹤 LangChain/LangGraph 應用程式；在 Python 與 TypeScript 中，針對其他框架使用 @traceable 裝飾器與 wrap_openai() 進行手動追蹤。使用 langsmith CLI 查詢追蹤（完整的執行樹）或執行（個別節點），並可依時間、延遲、錯誤、標籤與自訂中繼資料進行篩選。將追蹤匯出為保留階層結構的 JSONL 檔案；...

當使用 LangSmith 追蹤或查詢追蹤資料時，請調用此技能。涵蓋為應用程式添加追蹤功能，以及查詢/匯出追蹤資料。使用…

將編碼任務分解為結構化的實作計劃，包含清晰的步驟、檔案識別與風險評估。

撰寫並執行 SQL 查詢，從簡單的 SELECT 到複雜的多表 JOIN、聚合與子查詢。當使用者要求查詢資料庫時使用…

使用 hooks 與 TypeScript 的現代 React 元件模式

檢視當前對話並擷取有價值的知識——最佳實踐、編碼慣例、架構決策、工作流程及使用者回饋——…

列出資料表、描述欄位與資料型別、識別外部鍵關聯，並繪製資料庫中的實體關係圖。當使用者詢問關於…時使用。

建立有效技能的指南，透過專業知識、工作流程或工具整合來擴展代理功能。當使用者…時，請使用此技能。

建立有效技能的指南，透過專業知識、工作流程或工具整合來擴展代理功能。當使用者…時，使用此技能。

根據研究內容撰寫特定平台的社群媒體貼文，並生成搭配圖片。支援LinkedIn貼文（1,300字元，專業語氣）與Twitter/X推文串（每則280字元，採用1/🧵格式）。寫作前需將研究任務委派給子代理，並閱讀其發現以確保準確性與相關性。使用generate_social_image工具自動生成吸睛的社群圖片，採用大膽高對比構圖，針對小螢幕進行優化。

以有限並行度將一批任務分派給子代理。返回包含 {total, completed, failed, results[]} 的摘要物件 — 可迭代…

單元測試與整合測試的最佳實踐

協調多來源網路研究，透過委派子代理、綜合發現並產出附有引用的報告。將研究問題拆解為2至5個明確的子主題，建立研究計畫檔案，並平行啟動最多3個子代理以進行高效調查。每個子代理針對每個子主題執行3至5次網路搜尋，並將發現結果（包含關鍵事實、引用語句及來源網址）寫入本地檔案。最後透過讀取本地發現檔案，整合各子主題的見解，綜合產出結果。

使用此技能處理與網路研究相關的請求；它提供了一種結構化方法來進行全面的網路研究