Langchain Ai技能

skills-benchmarks/skills/main/langgraph-human-in-the-loop

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=...)、…

langchain-skills/config/skills/langgraph-persistence

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...

skills-benchmarks/skills/main/langgraph-persistence

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。

langchain-skills/config/skills/langgraph-python-quickstart

按照官方快速入門指南，在 Python 中搭建一個最小化的本地 LangGraph 代理程式。當使用者想要快速建置或試用 LangGraph 代理程式時使用…

langchain-skills/config/skills/langgraph-typescript-quickstart

按照官方快速入門，以 TypeScript 搭建一個最小的本地 LangGraph 代理。當使用者想要快速建置或試用 LangGraph 代理時使用…

docs/src/.mintlify/skills/langsmith

使用 LangSmith 追蹤、評估和部署 AI 代理與 LLM 應用程式。適用於新增可觀測性、執行評估、設計提示詞或…

langchain-skills/skills/LangSmith Datasets

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、…）

langchain-skills/skills/LangSmith Evaluators

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)…

langchain-skills/skills/Langsmith Traces

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…

lca-skills/skills/langsmith-code-eval

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…

langchain-skills/skills/langsmith-dataset

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、…）

langsmith-skills/config/skills/langsmith-dataset

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...

skills-benchmarks/skills/main/langsmith-dataset

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、…）

langchain-skills/skills/langsmith-evaluator

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)…

langsmith-skills/config/skills/langsmith-evaluator

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...

skills-benchmarks/skills/main/langsmith-evaluator

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)…

lca-skills/skills/langsmith-fetch

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。

langchain-skills/config/skills/langsmith-online-eval-engineering

反覆檢查追蹤、訪談使用者，並一次建立一個 LangSmith 線上評估器。專門用於建立線上評估器，供…使用

langchain-skills/skills/langsmith-trace

當使用

langsmith-skills/config/skills/langsmith-trace

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；...

deepagentsjs/.agents/skills/langsmith-trace

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…

skills-benchmarks/skills/main/langsmith-trace

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…

lca-tutors/lca-deepagents

活躍的蘇格拉底式教師，專為 LangChain Academy 深度智能體課程設計——以校準過的互動密度引導學生完成課程，…

langgraph-101/agents/deep_agent/skills/linkedin-post

根據研究結果或指定主題撰寫一篇 LinkedIn 貼文。當被要求建立 LinkedIn 內容、專業貼文或思想領…時，使用此技能。

langchain-skills/config/skills/managed-deep-agents

在 LangSmith 中使用 mda CLI 建置、測試或部署 Managed Deep Agents 時，請呼叫此技能。涵蓋以程式碼優先、基於檔案的專案佈局；…

openwiki/skills/mermaid-diagrams

在生成的Wiki頁面中嵌入Mermaid圖表。每當記錄執行或請求流程、呼叫序列、狀態機或生命週期、資料模型等時使用。

docs/src/code-samples/langchain/skills/pandas-patterns

用於數據分析與視覺化的常見 pandas 與 matplotlib 模式

deepagents/examples/deploy-coding-agent/skills/planning

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。

deepagents/examples/text-to-sql-agent/skills/query-writing

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…

skills-benchmarks/skills/react-components

使用 hooks 與 TypeScript 的現代 React 元件模式