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88ブランドに一貫したマーケティングコンテンツを作成
マーケティングチームには、チャネルを横断して一貫性を保つコンテンツが必要です。このスキルは、ブランドボイスとSEOに合わせてコンテンツを計画、執筆、分析、最適化するのに役立ちます。
LangChainアプリケーションアーキテクチャの設計
チームには、不明確なエージェント、メモリ、検索の選択に迷わずLLMアプリケーションを構築するための信頼できるパターンが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeのワークフロー向けに、構造化されたLangChainアーキテクチャのガイダンスを提供します。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "langchain-architecture" from https://skillstore.io/skills/langchain-architecture.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/langchain-architecture/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「langchain-architecture」を使用しています。 社内ポリシー文書向けのRAGアシスタントが必要です。
期待される結果:
推奨設計: ポリシー文書を読み込み、重なりのあるチャンクに分割し、埋め込みをベクトルストアに保存し、上位一致を検索し、各回答にソース参照を付けて返します。
「langchain-architecture」を使用しています。 社内データを検索してフォローアップメッセージを送信できるエージェントが欲しいです。
期待される結果:
推奨レビュー: 各ツールを狭い範囲で定義し、メッセージ送信前に確認を必須にし、コールバックロギングを追加し、実行時間を制限し、モック化したモデル応答でツール選択をテストします。
「langchain-architecture」を使用しています。 私たちのLangChainプロトタイプは遅く、デバッグが困難です。
期待される結果:
重点領域: レイテンシとトークン追跡のためにコールバックを追加し、繰り返しプロンプト向けにキャッシュを有効化し、ドキュメント処理をバッチ化し、エージェントとメモリ動作の失敗テストを作成します。
All 20 external-command findings are false positives caused by Markdown backticks and fenced Python examples. The reconnaissance finding is generic agent scope text, not network probing. No prompt injection or malicious intent was found.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/langchain-architecture/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/langchain-architecture?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/langchain-architecture?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/langchain-architecture/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/langchain-architecture.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>sickn33. (2026). langchain-architecture security audit report (audit version 5) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/langchain-architecture/audits/5@techreport{sickn33-langchain-architecture-2026,
author = {sickn33},
title = {langchain-architecture security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/langchain-architecture/audits/5},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "langchain-architecture security audit report (audit version 5)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "sickn33"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/langchain-architecture/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:langchain-architecture:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
sickn33-langchain-architecture
2026-09-09
wshobson-langchain-architecture
2026-09-09
検索ワークフロー向けに、ドキュメントローダー、スプリッター、ベクトルストア、リトリーバー、ソース返却設定を選択します。
複数ステップのLLMアシスタント向けに、エージェントタイプ、ツール説明、メモリ動作、コールバック、保護策を選択します。
リリース前に、エラーハンドリング、可観測性、レート制限、検証、フォールバック動作、トークンコスト監視を確認します。
私のアプリケーションに適したLangChainアーキテクチャを選ぶのを手伝ってください。私の目標は[goal]、データソースは[source]、ユーザーには[workflow]が必要です。
[documents]向けのLangChain RAGパイプラインを設計してください。読み込み、分割、埋め込み、ベクトルストレージ、検索設定、ソース処理を含めてください。
[tasks]用のツールを備えたLangChainエージェントワークフローを設計してください。ツール説明、メモリ選択、コールバック監視、失敗処理、テストケースを含めてください。
このLangChain設計の本番対応状況をレビューしてください: [design]。リスク、不足している制御、パフォーマンス上の問題、検証手順を特定してください。
作成者
sickn33ライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
ebdfe608f5de2b66ff37ab4af12af8ac4f5e8006
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
7 ダウンロード · 121 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
ブランドに一貫したマーケティングコンテンツを作成
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一貫性のないプロンプトは時間を浪費し、AIの出力を信頼しにくくします。このスキルは、再利用可能なパターン、例、評価手順、最適化ワークフローを使ってプロンプト設計を支援します。
スケーラブルなソフトウェアアーキテクチャを設計する
アーキテクチャ上の意思決定は、Web、モバイル、バックエンド、クラウドシステム全体で比較するのが困難です。このスキルは、レポート、依存関係レビュー、トレードオフ文書化のための構造化されたガイドとローカルのスキャフォールドスクリプトを提供します。
シニアレベルのパターンでフルスタックアプリを構築
チームには、モダンなWebアプリケーション向けに一貫したセットアップ、アーキテクチャ、レビュー指針が必要です。このスキルは、React、Next.js、Node.js、GraphQL、PostgreSQLプロジェクト向けのスキャフォールダー、ワークフローのリファレンス、品質向上のためのプロンプトを提供します。
Prompt EngineerでAIプロンプトを最適化
目標が曖昧だったり複雑だったりすると、明確なプロンプトを書くのは困難です。このスキルは、実績のあるプロンプトフレームワークを使って、粗い依頼を構造化されたプロンプトに変換します。
リサーチインサイトでプロダクト業務の優先順位を決める
プロダクトチームには、機能の順位付け、インタビューの統合、意思決定の文書化をより速く行う方法が必要です。このスキルは、構造化された計画のために、RICEスコアリング、インタビュー分析、PRDテンプレートを提供します。
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非同期 Python コードは、ブロッキング呼び出し、制限のないタスク、不十分なクリーンアップによって失敗することがよくあります。このスキルは、堅牢な並行サービスのための再利用可能な asyncio パターン、例、リファレンスを提供します。
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作成者 0xDarkMatter
FastAPIプロジェクトでは、バリデーション、依存関係、ミドルウェア、バックグラウンド処理について一貫した選択が必要です。このスキルは、実践的なPython API開発のための再利用可能なパターンをClaude、Codex、Claude Codeに提供します。
Pythonの型安全パターンを追加
作成者 0xDarkMatter
Pythonの型アノテーションは、実際のプロジェクト全体で一貫して適用するのが難しい場合があります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに、より安全な型付きPythonコードのための実践的なパターンを提供します。
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プロンプトの品質は、要件、例、評価基準が不明確なために失敗することがよくあります。このスキルは、チームがClaude、Codex、Claude Code向けの本番用プロンプトを設計、テスト、レビューするのに役立ちます。
pytest TDDでPythonテストを構築
作成者 89jobrien
Pythonチームは、TDDの規律を失わずに、一貫したテスト、カバレッジ、レポートを必要とすることがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code向けに、pytestに焦点を当てたワークフロー、例、レポート作成ガイダンスを提供します。