langchain-skills

用积木式技能快速拼出 LangChain 智能体

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开发框架 🍴 复刻 106 🐛 待处理 3 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1321
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无在线服务

项目预览

langchain-skills 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开发框架
开发团队langchain-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无在线服务
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
GitHub 星标★ 1321
上线时间2026-01-22 00:00:00
代码更新2026-10-29
仓库体积1.4 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-12
浏览次数1

项目介绍

langchain-skills 是一个基于 TypeScript 的开源项目,旨在为 LangChain 生态提供可复用的技能(Skills)模块。它把常见的大模型应用能力——如工具调用、检索增强、多步推理、结构化输出等——封装成标准化、可组合的技能单元,让开发者不必从零编写重复的链式逻辑,而是像搭积木一样拼装出完整 Agent 或工作流。项目解决的核心问题是 LangChain 应用开发中逻辑碎片化、复用性差、跨项目迁移困难。通过统一的技能接口与类型定义,开发者可以快速接入不同模型与工具,降低试错成本,同时保持 TypeScript 的类型安全。项目当前星标约 1209,处于成长阶段,适合想快速验证 AI 应用原型、又希望代码结构清晰的团队使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 1321

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 7 步

环境要求

  • 已安装 Node.js(可使用 npx 命令)
  • 一个支持 Agent Skills 规范的编码 Agent,如 Claude Code、Cursor、Windsurf
  • 准备模型 API Key(OPENAI_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY 之一)
  • 使用 install.sh 脚本时需 Claude Code 或 Deep Agents CLI,并具备 git 环境

安装与启动步骤

  1. 1安装到当前项目

    在项目根目录执行,为当前项目安装全部技能,--yes 跳过确认提示。

    npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes
  2. 2全局安装技能

    加上 --global 后技能对所有项目生效,之后可在任意目录启动 Agent。

    npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes --global
  3. 3绑定指定 Agent

    用 --agent 指定目标 Agent,README 示例为 claude-code,配合全局安装使用。

    npx skills add langchain-ai/langchain-skills --agent claude-code --skill '*' --yes --global
  4. 4用插件方式安装

    在 Claude Code 中通过插件市场添加仓库并安装 langchain-skills 插件。

    /plugin marketplace add langchain-ai/langchain-skills
    /plugin install langchain-skills@langchain-skills
  5. 5用脚本安装

    克隆仓库后执行 install.sh,默认装入当前目录的 Claude Code,也可传目录或 --global。

    git clone https://github.com/langchain-ai/langchain-skills.git
    cd langchain-skills
    ./install.sh
  6. 6配置模型密钥

    按所用模型供应商导出环境变量,OpenAI 与 Anthropic 按需选择其一。

    export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
    export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxx
  7. 7启动并使用技能

    本地安装在对应目录启动编码 Agent,全局安装则任意目录启动,先加载 ecosystem-primer。

关键配置

配置项必填说明示例
OPENAI_API_KEY否使用 OpenAI 模型时需要设置的密钥sk-xxxxxxxx
ANTHROPIC_API_KEY否使用 Anthropic 模型时需要设置的密钥sk-ant-xxxxxxxx

如何确认成功

安装并配置好密钥后运行编码 Agent,让它加载 ecosystem-primer 技能,能正常返回内容即安装成功。

常见问题

Q:安装后技能没有生效怎么办?

A:本地安装需在安装技能的那个目录下启动编码 Agent;若在任意目录都要用,请改用带 --global 的全局安装。

Q:哪些编码 Agent 可以使用?

A:任何支持 Agent Skills 规范的 Agent 都可以,例如 Claude Code、Cursor、Windsurf 等。

Q:只想安装部分技能可以吗?

A:可以。把命令里的 --skill '*' 换成具体技能名即可,'*' 表示安装全部技能。

Q:为什么一定要设置 API Key?

A:技能执行时会调用大模型,需要 OPENAI_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY 之一才能正常调用。

Q:LangSmith 相关流程要用这个吗?

A:不需要。LangSmith 的 trace 与 dataset 工作流请使用 langsmith-skills 项目。

注意事项

  • 项目处于早期开发阶段,API 与技能内容可能发生变化
  • 使用 install.sh 安装脚本时仅支持 Claude Code 与 Deep Agents CLI
  • 重复安装同名技能时可加 --force 覆盖,加 --yes 跳过确认提示
  • 模型默认示例为 anthropic:claude-sonnet-5,安装时可自行指定 provider 与 model

核心亮点

  • 基于 TypeScript,提供类型安全的技能接口,减少运行时错误
  • 把常见 LLM 能力封装成可复用模块,避免重复造轮子
  • 与 LangChain 生态兼容,便于接入已有链和工具

不足之处

  • 项目仍处成长阶段,技能覆盖面和文档完善度有待提升
  • 社区规模较小,遇到冷门问题可参考的案例有限

适用场景

  • 快速搭建带工具调用的对话机器人原型
  • 为现有 LangChain 应用补充检索增强或结构化输出能力
  • 团队内部沉淀可复用的 AI 技能库,统一开发规范

替代项目

LangChain、LangGraph

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