234 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
INVOKE THIS SKILL when writing ANY LangGraph code. Covers StateGraph, state schemas, nodes, edges, Command, Send, invoke, streaming, and error handling.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
INVOKE THIS SKILL when your Deep Agent needs memory, persistence, or filesystem access. Covers StateBackend (ephemeral), StoreBackend (persistent), FilesystemMiddleware, and CompositeBackend for routing.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
INVOKE THIS SKILL when using subagents, task planning, or human approval in Deep Agents. Covers SubAgentMiddleware, TodoList for planning, and HITL interrupts.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Dispatches many independent items in parallel: create a table, fan out to subagents, aggregate results. One row = one unit of work.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Bridges UIKit and SwiftUI with UIViewRepresentable, UIViewControllerRepresentable, UIHostingController, UIHostingConfiguration, coordinator delegates, and UIKit automatic observation tracking for shared @Observable state. Use when wrapping UIKit-only or third-party UIKit views/controllers in SwiftUI, embedding SwiftUI in UIKit, integrating mail/share/document/PDF/text-view surfaces, or migrating UIKit apps to SwiftUI incrementally.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Provides patterns to build declarative AI Services with LangChain4j for LLM integration, chatbot development, AI agent implementation, and conversational AI in Java. Generates type-safe AI services using interface-based patterns, annotations, memory management, and tools integration. Use when creating AI-powered Java applications with minimal boilerplate, implementing conversational AI with memory, or building AI agents with function calling.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Provides Retrieval-Augmented Generation (RAG) implementation patterns with LangChain4j for Java. Generates document ingestion pipelines, embedding stores, vector search, and semantic search capabilities. Use when building chat-with-documents systems, document Q&A over PDFs or text files, AI assistants with knowledge bases, semantic search over document repositories, or knowledge-enhanced AI applications with source attribution.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Provides and generates LangChain4j tool and function calling patterns: annotates methods as tools with @Tool, configures tool executors, registers tools with AiServices, validates tool parameters, and handles tool execution errors. Use when building AI agents that call tools, define function specifications, manage tool responses, or integrate external APIs with LLM-driven applications.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Provides configuration patterns for LangChain4J vector stores in RAG applications. Use when building semantic search, integrating vector databases (PostgreSQL/pgvector, Pinecone, MongoDB, Milvus, Neo4j), implementing embedding storage/retrieval, setting up hybrid search, or optimizing vector database performance for production AI applications.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration. Use when "build agent, AI agent, autonomous agent, tool use, function calling, multi-agent, agent memory, agent planning, langchain agent, crewai, autogen, claude agent sdk, ai-agents, langchain, autogen, crewai, tool-use, function-calling, autonomous, llm, orchestration" mentioned.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
各プログラミング言語の既存リンターエコシステムを活用してカスタムlintルールを作成するスキル。 人間向けではなくAIエージェント向けのリンターであり、エラーメッセージはAIに対する修正指示プロンプトとして機能する。 Rust(dylint)、TypeScript/JavaScript(ESLint)、Python(pylint)、Go(golangci-lint)等、 言語ごとの標準的な方法でカスタムルールを `lints/` ディレクトリに作成する。 以下の場合に使用する: (1) プロジェクト固有のコーディングルールをAIに強制させたいとき、 (2) 違反時にAIが読める修正指示を出力するlintルールを作りたいとき、 (3) 命名規則・構造パターン・一貫性ルールをAI駆動のリンティングで強制したいとき。 トリガー: 「リンタールールを作成」「lintルールを追加」「このパターンを強制」 「AIリンター」「カスタムlint」「コードルール」「命名ルール」「構造ルール」 「create a linter rule」「add a lint rule」「enforce this pattern」「AI linter」。
Comprehensive AI/ML development guide for LangChain, LangGraph, and ML model integration in FastAPI. Use when building LLM applications, agents, RAG systems, sentiment analysis, aspect-based analysis, chain orchestration, prompt engineering, vector stores, embeddings, or integrating ML models with FastAPI endpoints. Covers LangChain patterns, LangGraph state machines, model deployment, API integration, streaming, error handling, and best practices.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Testing Angular 18-21: TestBed, component harnesses (@angular/cdk/testing), Karma+Jasmine (default historical) vs Jest (jest-preset-angular, modern), Angular Testing Library (RTL-style). HttpClient mocking via HttpTestingController. NgRx Effects testing. Cypress / Playwright e2e. Use this skill to: - Detect runner (Karma+Jasmine vs Jest) and configure correctly. - Write component tests with TestBed. - Use component harnesses for Material / custom UI components. - Mock HttpClient via provideHttpClientTesting + HttpTestingController. - Test signal-based inputs with componentRef.setInput(). - Test NgRx Effects with provideMockActions. Do NOT use this skill for: - General Angular conventions (see angular-conventions). - Routing patterns broadly (see angular-routing — covers testing routes briefly). - Form patterns broadly (see angular-forms).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
万能复刻 / universal website copy-remix workflow with evidence-based reference recon. Use when the user wants to copy, clone, recreate, remix, migrate, or rebuild any reference website's look, interaction feel, scroll rhythm, hero motion, layout structure, visual system, deployed static assets, or landing-page experience into a new website. Trigger for requests like 万能复刻, 万能网站复制, 复刻官网, 一比一复刻, 授权复制, 高仿但换产品, 参考某官网做自己的官网, RMUX 风格, Linear/Raycast/Apple/Vercel 风格迁移, hero 动效复刻, 滚动体验复刻, 官网换皮重构, 网站侦察, 复刻验收, WebGL/Canvas/Three.js 效果还原.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Audit an existing Quarkus + LangChain4j project against this stack's agentic conventions — a read-only conformance or gap-analysis review. Use when the user asks to audit, review, check, assess, or validate a Quarkus project against the LangChain4j agentic conventions, or wants to know whether an existing project conforms to (or is ready to adopt) this stack. User-invoked only.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。