インストール
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes誰向けか
記憶で古いインタフェースを混ぜるのではなく、公式スキルどおりに LangChain、LangGraph、Deep Agents を組ませたいなら、このスキル一式が合う。npx skills で入れ、Agent Skills 仕様に対応する任意の Agent 向けだ。仕様の入口は
https://skills.sh/
インストーラの説明は
https://github.com/vercel-labs/skills
ページはいくつかのクライアントを例示し and more と書いている。閉じた名簿だと思わないこと。LangSmith の trace や dataset の流れだけしたい人は、別リポジトリへ行き、これを入れない。プロジェクトは初期開発で、API とスキル内容は変わり得る。インタフェースがまだ動くことを受け入れる必要がある。
3分で最初の試行を完える
公式インストールはページ上で次の1本だ。
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes
--skill '*' は全スキルを入れる意味、--yes は確認を飛ばす。これは今のプロジェクトのスキル設定を変える操作であり、読み取り専用の確認ではない。手元に npx があり、今のディレクトリが書き込みたいプロジェクトだと確認してから実行する。別のインストーラを並べない。
このあと OpenAI または Anthropic モデルを使うなら、先にシェルで OPENAI_API_KEY および/または ANTHROPIC_API_KEY を設定する。ページはプレースホルダ付きの export 例を出しているが、それらのプレースホルダ値はここでは繰り返さない。鍵を会話に貼らない。
導入後はまず読み取り専用の照合：これらのスキルで最小の LangChain または LangGraph Agent をどう組むかを説明させ、ファイルはまだ書かない。成功の合図：話しているのがこの3塊（LangChain、LangGraph、Deep Agents）であり、導入済みスキルを指せること。LangSmith データセットに入らないこと。プロジェクト骨格を生成したがるなら、先に作成するパスを出させ、確認してからディスク書き込みを許す。
使用例
例1：このリポジトリのスキル範囲で Agent を組む。作業は「導入済みスキルで LangChain または LangGraph Agent を起草する」でよい。Deep Agents は名指しされているが、入手できるページ本文は前二者との違いを説明せず、足場コマンドもない。だからできる要求は：先にスキルを読んでから提案すること。書いていない deep-agents CLI は求められない。コード生成前にもファイル一式は確認する。初期開発なので、今日動く例が数日後に合わないことがある。
例2：LangSmith の trace と dataset。公式にはそうしたワークフローは
https://github.com/langchain-ai/langsmith-skills
を使い、このリポジトリではない。Agent がこのプロジェクトで LangSmith 専用スキルを入れ始めたり tracing 設定を変えたりしたら、止めてそのリポジトリへ移す。このページに langsmith-skills のインストールコマンドはない。ここでは「違うリポジトリに入った」と見抜くだけで、向こうの入門の代わりはしない。
利用上の境界
初期開発は硬い制限だ。API とスキル内容は変わり得る。一度入れたスキル本文を長期安定契約だと思わない。インストールコマンドは上の npx skills add 1本。別のインストーラを並べない。
鍵は OpenAI と Anthropic のこの2変数名だけ。他社の環境変数はページになく、鍵を置かないときスキルが純構造設計だけできるかも書いていない。
最初は導入後の読み取り専用案で止める。リポジトリへの書き込み、鍵の提出、LangSmith の流れをこのプロジェクトへ押し込むことは、先に Agent に変更ファイルと根拠を復唱させ、あなたが確認してから続ける。