AB langchain
Создает и отлаживает приложения LangChain на Python: цепочки LCEL, агенты, инструменты, ретриверы, потоковая передача, структурированный вывод. Используйте при написании или проверке цепочки, агента, инструмента, ретривера или шаблона подсказки; когда подсказка вызывает KeyError или «отсутствующие переменные»; когда потоковая передача приходит одним блоком или astream_events ничего не возвращает; когда агент зацикливается до GraphRecursionError или повторяет инструмент; когда вызовы инструментов не проходят проверку или поставщик отклоняет tool_call_id; когда история чата исчезает или окно контекста переполняется; когда with_structured_output возвращает None или парсер аварийно завершает работу с допустимым JSON; когда извлечение возвращает неправильные фрагменты; когда трассировки LangSmith пусты; когда необходимо ограничить повторные попытки, лимиты скорости или стоимость токенов; или когда импорт нарушается после обновления. Охватывает состояние LangGraph, чекпоинтеры и промежуточное ПО. Не для независимой от фреймворка архитектуры агентов (агенты), дизайна извлечения (rag) или настройки фрагментов (rag-chunking).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Builds and debugs LangChain apps in Python: LCEL chains, agents, tools…»
Builds and debugs LangChain apps in Python: LCEL chains, agents, tools, retrievers, streaming, and structured output. Use when writing or reviewing a chain, agent, tool, retriever, or prompt template; when a prompt raises KeyError or "missing variables"; when streaming arrives as one blob or astream_events yields nothing; when an agent loops until GraphRecursionError or repeats a tool; when tool calls fail validation or the provider rejects a tool_call_id; when chat history disappears or the context window overflows; when with_structured_output returns None or a parser crashes on valid JSON; when retrieval returns the wrong chunks; when LangSmith traces are empty; when retries, rate limits, or token cost need bounding; or when imports break after an upgrade. Covers LangGraph state, checkpointers, and middleware. Not for framework-agnostic agent architecture (agents), retrieval design (rag), or chunk tuning (rag-chunking).
Создает и отлаживает приложения LangChain на Python: цепочки LCEL, агенты, инструменты, ретриверы, потоковая передача, структурированный вывод.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.
Просканировано файлов: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "changelog"
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4935 токенов
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +3Длина description 935: рекомендуется 120–800 символов
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.