Проектирование архитектуры приложения LangChain
Командам нужны надежные шаблоны для создания LLM-приложений без неясного выбора агентов, памяти и извлечения данных. Этот навык предоставляет структурированные рекомендации по архитектуре LangChain для рабочих процессов Claude, Codex и Claude Code.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
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.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «langchain-architecture». Мне нужен RAG-ассистент для внутренних документов с политиками.
Ожидаемый результат:
Рекомендуемый дизайн: загрузить документы с политиками, разбить их на перекрывающиеся фрагменты, сохранить embeddings в векторном хранилище, извлекать лучшие совпадения и возвращать ссылки на источники с каждым ответом.
Использование «langchain-architecture». Я хочу агента, который может искать во внутренних данных и отправлять последующие сообщения.
Ожидаемый результат:
Рекомендуемая проверка: определить каждый инструмент узко, требовать подтверждение перед отправкой сообщений, добавить callback logging, ограничить время выполнения и протестировать выбор инструментов с mock-ответами модели.
Использование «langchain-architecture». Наш прототип LangChain медленный и его трудно отлаживать.
Ожидаемый результат:
Ключевые области: добавить callbacks для отслеживания задержки и токенов, включить кэширование для повторяющихся prompts, выполнять пакетную обработку документов и создать тесты сбоев для поведения агента и памяти.
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.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
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"
Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
sickn33-langchain-architecture
2026-09-09
wshobson-langchain-architecture
2026-09-09
langchain-architecture
2026-09-09
Выбрать загрузчики документов, сплиттеры, векторные хранилища, ретриверы и настройки возврата источников для workflow извлечения данных.
Выбрать типы агентов, описания инструментов, поведение памяти, callbacks и защитные меры для многошагового LLM-ассистента.
Проверить обработку ошибок, наблюдаемость, ограничения частоты запросов, валидацию, fallback-поведение и мониторинг стоимости токенов перед релизом.
Помогите мне выбрать архитектуру LangChain для моего приложения. Моя цель — [goal], мой источник данных — [source], а пользователям нужен [workflow].
Спроектируйте LangChain RAG pipeline для [documents]. Включите загрузку, разбиение, embeddings, векторное хранилище, настройки retrieval и обработку источников.
Спроектируйте workflow агента LangChain с инструментами для [tasks]. Включите описания инструментов, выбор памяти, мониторинг callback, обработку сбоев и тестовые сценарии.
Проверьте этот дизайн LangChain на готовность к production: [design]. Выявите риски, отсутствующие средства контроля, проблемы производительности и шаги валидации.
Автор
sickn33Лицензия
MIT
Ревизия Skillstore
r2
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Репозиторий
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/langchain-architectureСсылка
ebdfe608f5de2b66ff37ab4af12af8ac4f5e8006
Актуальность поддержки
25.07.2026
Использование
7 загрузок · 121 просмотров
Структура файлов
📄 SKILL.md
Создание маркетингового контента в едином стиле бренда
Маркетинговым командам нужен контент, который остается согласованным во всех каналах. Этот навык помогает планировать, писать, анализировать и оптимизировать контент с учетом голоса бренда и SEO.
Улучшайте LLM-промпты с помощью проверенных паттернов
Непоследовательные промпты тратят время и снижают доверие к результатам AI. Этот навык помогает проектировать промпты с использованием переиспользуемых паттернов, примеров, этапов оценки и рабочих процессов оптимизации.
Проектируйте масштабируемые архитектуры ПО
Архитектурные решения сложно сравнивать для веб-, мобильных, backend- и облачных систем. Этот навык предоставляет структурированные руководства и локальные скрипты-заготовки для отчетов, анализа зависимостей и документирования компромиссов.
Создавайте fullstack-приложения с senior-паттернами
Командам нужны единые рекомендации по настройке, архитектуре и ревью для современных веб-приложений. Этот skill предоставляет scaffolders, справочные материалы по рабочим процессам и quality prompts для проектов на React, Next.js, Node.js, GraphQL и PostgreSQL.
Оптимизируйте AI-промпты с Prompt Engineer
Писать понятные промпты сложно, когда цели расплывчаты или комплексны. Этот навык превращает черновые запросы в структурированные промпты с использованием проверенных фреймворков для промптинга.
Приоритизируйте продуктовую работу с помощью исследовательских инсайтов
Продуктовым командам нужны более быстрые способы ранжировать функции, обобщать интервью и документировать решения. Этот навык предоставляет RICE-оценку, анализ интервью и шаблоны PRD для структурированного планирования.
Создавайте надежный async Python
от 0xDarkMatter
Код на async Python часто дает сбои из-за блокирующих вызовов, неограниченного количества задач и слабой очистки ресурсов. Этот навык предоставляет переиспользуемые шаблоны asyncio, примеры и справочные материалы для надежных конкурентных сервисов.
Создание API на FastAPI с переиспользуемыми паттернами
от 0xDarkMatter
Проектам FastAPI нужны согласованные решения для валидации, зависимостей, middleware и фоновых задач. Этот skill дает Claude, Codex и Claude Code переиспользуемые паттерны для практической разработки API на Python.
Добавить паттерны типобезопасности Python
от 0xDarkMatter
Аннотации типов в Python бывает сложно последовательно применять в реальных проектах. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code практические паттерны для более безопасного типизированного кода на Python.
Создавайте агентов Claude Code
от C0ntr0lledCha0s
Создание надежных ИИ-агентов требует четких схем, безопасных инструментов и повторяемых этапов проверки. Этот навык помогает проектировать, проверять, мигрировать и поддерживать агентов для рабочих процессов Claude Code.
Проектируйте более качественные LLM-промпты
от alirezarezvani
Качество промптов часто страдает из-за неясных требований, примеров и критериев оценки. Этот навык помогает командам проектировать, тестировать и проверять production-промпты для Claude, Codex и Claude Code.
Создавайте тесты Python с pytest TDD
от 89jobrien
Командам Python часто нужны согласованные тесты, покрытие и отчеты без потери дисциплины TDD. Этот skill предоставляет ориентированные на pytest рабочие процессы, примеры и рекомендации по отчетности для Claude, Codex и Claude Code.