安装
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes适合谁
如果你要让编码 Agent 按官方技能来搭建 LangChain、LangGraph 或 Deep Agents，而不是凭记忆混用旧接口，这组技能更合适。它通过 npx skills 安装，面向任何支持 Agent Skills 规范的 Agent。规范入口在
https://skills.sh/
安装器说明在
https://github.com/vercel-labs/skills
页面举例了若干客户端，并写了 and more，所以不要当成封闭名单。只想做 LangSmith 的 trace 或 dataset 流程的人，应去另一个仓库，而不是装这一套。项目处于早期开发，API 和技能内容可能变化；你需要接受接口还会改。
3 分钟完成第一次尝试
官方安装按页面写成这一条：
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes
--skill '*' 表示装入全部技能，--yes 会跳过确认。这会改当前项目的技能配置，不是只读查看。先确认本机有 npx，并且当前目录就是你要写入的项目，再执行。不要并列另一套安装器。
若你接下来要用 OpenAI 或 Anthropic 模型，先在 shell 里设置 OPENAI_API_KEY 和/或 ANTHROPIC_API_KEY。页面给过带占位符的 export 示例，这里不重复那些占位值。不要把密钥贴进对话。
装好后先做只读对照：让 Agent 说明它将如何用这些技能搭一个最小的 LangChain 或 LangGraph Agent，先不写文件。成功信号是：它谈到的是这三块（LangChain、LangGraph、Deep Agents），并且能指向已安装技能，而不是开始做 LangSmith 数据集。若它要生成项目骨架，先让它列出将创建的路径，你确认后再允许落盘。
使用案例
案例一：在本仓库技能范围内搭建 Agent。任务可以是「按已安装技能起草一个 LangChain 或 LangGraph Agent」。Deep Agents 被点名，但摘录没有解释它与前两者的差别，也没有给出脚手架命令。因此你能要求的是：先读技能再提案；不能要求一个未写出的 deep-agents CLI。生成代码前仍要确认文件列表。早期开发意味着今天能跑的例子，过几天可能对不上。
案例二：LangSmith 的 trace 与 dataset。官方写明这类工作流应使用
https://github.com/langchain-ai/langsmith-skills
而不是本仓库。若 Agent 在这个项目里开始装 LangSmith 专用技能或改 tracing 配置，应停下来并转到那个仓库。本页没有写 langsmith-skills 的安装命令，所以这里只负责「识别走错仓库」，不负责代替那边的入门。
使用边界
早期开发是硬限制：API 和技能内容可能变化。不要把某次安装的技能正文当成长期稳定契约。安装命令就是上面这一条 npx skills add；不要再并列另一套安装器。
密钥只覆盖 OpenAI 与 Anthropic 这两个变量名。页面没有写其他厂商的环境变量，也没有写不设密钥时技能是否仍能做纯结构设计。
第一次停在安装后的只读方案。任何写仓库、提交密钥、或把 LangSmith 流程塞进本项目的动作，都要先让 Agent 复述将改的文件和依据，你确认后再继续。