LangChain

コードの設計や依存関係を既存のWikiから調べ、ソースの根拠を確かめながら、リポジトリの解説ページを新規作成・更新するスキル。

• 既存Wikiで設計や依存関係を調べたいとき
• コードに基づく開発文書の作成
• ソース変更に合わせたWiki更新

OpenWikiに新しい情報源を取り込むためのコネクターを実装するスキル。既存MCPの利用判断から、認証設定、差分取得、保存先の管理、テストまで扱います。

• OpenWikiに情報源を追加したいとき
• 既存の読み取り専用MCPの利用判断
• 差分取得とページ取得の再開設計

コードを根拠に、処理の流れや状態の変化、データ同士の関係をMermaidの図でWikiに示し、変更に伴う図の更新や構文修正も行うスキル。

• 部品間のリクエストの流れを図解
• ジョブのライフサイクルと状態遷移の図解
• データ同士の関係の文書化

Scaffold a minimal local Deep Agent in TypeScript by following the official quickstart, using provider-native web search instead of Tavily. Use when the user wants to quickly build or try a Deep Agent locally.

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INVOKE THIS SKILL when you need human-in-the-loop approval, custom middleware, or structured output. Covers HumanInTheLoopMiddleware for human approval of dangerous tool calls, creating custom middleware with hooks, Command resume patterns, and structured output with Pydantic/Zod.

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Scaffold a minimal local LangChain agent in Python by following the official quickstart. Use when the user wants to quickly build or try a LangChain agent locally.

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INVOKE THIS SKILL when routing a LangGraph agent with a decision model (TypeSafe Jev, SemIf) instead of an LLM, or when auditing an existing agent for LLM calls that only produce a routing decision. Covers langchain-typesafe Noul/Choice/Score, reading answers correctly, threshold design, and LangSmith Gateway wiring.

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INVOKE THIS SKILL when implementing human-in-the-loop patterns, pausing for approval, or handling errors in LangGraph. Covers interrupt(), Command(resume=...), approval/validation workflows, and the 4-tier error handling strategy.

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INVOKE THIS SKILL when your LangGraph needs to persist state, remember conversations, travel through history, or configure subgraph checkpointer scoping. Covers checkpointers, thread_id, time travel, Store, and subgraph persistence modes.

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Scaffold a minimal local LangGraph agent in Python by following the official quickstart. Use when the user wants to quickly build or try a LangGraph agent locally.

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Scaffold a minimal local LangGraph agent in TypeScript by following the official quickstart. Use when the user wants to quickly build or try a LangGraph agent locally.

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INVOKE THIS SKILL when building, testing, or deploying Managed Deep Agents in LangSmith. Walks a user through their first agent end to end — interviewing them about what they want to build, mapping it onto what MDA can actually do, then scaffolding and deploying it. Covers the file-based project layout; define_deep_agent / defineDeepAgent; instructions, skills, memory, identity, tools, MCP servers, connections, middleware, sandboxes, schedules, channels, and evals; the mda CLI; GitHub deployments; and Context Hub.

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Dispatches many independent items in parallel: create a table, fan out to subagents, aggregate results. One row = one unit of work.

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INVOKE THIS SKILL when building ANY Deep Agents application. Covers create_deep_agent(), harness architecture, SKILL.md format, and configuration options.

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INVOKE THIS SKILL when building ANY retrieval-augmented generation (RAG) system. Covers document loaders, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI), and vector stores (Chroma, FAISS, Pinecone).

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Create LangChain agents with create_agent, define tools, and use middleware for human-in-the-loop and error handling.

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Inspect an agent repository and optional traces, interview the user, write reviewed Task Specs, build and audit Harbor tasks, and bootstrap reusable project World Knowledge Skills. Use for agent evals, benchmark design, Task generation, controlled Environments, synthetic data, Verifiers, Harbor runs, calibration, or continuous benchmark maintenance.

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INVOKE THIS SKILL when using the langgraph CLI to scaffold, develop, build, or deploy LangGraph applications. Covers langgraph new, dev, build, up, deploy, and langgraph.json configuration.

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INVOKE FIRST for any LangChain / LangGraph / Deep Agents agent building project before consulting other skills or writing any agent code. Required starting point for up to date info on framework selection (LangChain vs LangGraph vs Deep Agents vs hybrid composition), agent patterns, install, environment setup, and which skill to load next.

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INVOKE THIS SKILL when your Deep Agent needs memory, persistence, or filesystem access. Covers StateBackend (ephemeral), StoreBackend (persistent), FilesystemMiddleware, and CompositeBackend for routing.

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INVOKE THIS SKILL when using subagents, task planning, or human approval in Deep Agents. Covers SubAgentMiddleware, TodoList for planning, and HITL interrupts.

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INVOKE THIS SKILL when setting up a new project or when asked about package versions, installation, or dependency management for LangChain, LangGraph, LangSmith, or Deep Agents. Covers required packages, minimum versions, environment requirements, versioning best practices, and common community tool packages for both Python and TypeScript.

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INVOKE THIS SKILL when writing ANY LangGraph code. Covers StateGraph, state schemas, nodes, edges, Command, Send, invoke, streaming, and error handling.

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Scaffold a minimal local Deep Agent in Python by following the official quickstart, using provider-native web search instead of Tavily. Use when the user wants to quickly build or try a Deep Agent locally.

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