К основному содержанию
плагин CX Codex

llm-application-dev — плагин для Claude Code: установка

Плагин помогает создавать LLM-приложения, RAG-системы и агентные архитектуры на LangGraph. Подходит для задач с векторным поиском и промптами.

Установить в Claude Code · Через маркетплейс плагинов Все способы и платформы ↓
/plugin marketplace add wshobson/agents
/plugin install llm-application-dev@claude-code-workflows
Открыть на GitHub

Что делает llm-application-dev

llm-application-dev добавляет навыки и субагентов для разработки LLM-приложений. Он охватывает RAG с гибридным поиском, векторные базы Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus и pgvector, а также агентские сценарии на LangGraph с памятью и вызовами инструментов.

В составе есть субагенты ai-engineer, prompt-engineer и vector-database-engineer, навыки для LangGraph, оценки LLM, эмбеддингов, similarity search и настройки индексов HNSW, IVF и Product Quantization. Слэш-команды создают агента, собирают AI-ассистента и оптимизируют промпты. Для работы нужны LangChain >= 1.2.0, LangGraph >= 0.3.0 и Python 3.11+.

Плагин перешёл с LangChain 0.x на LangChain 1.x и LangGraph, поэтому старый код на прежних паттернах потребует адаптации. Это особенно заметно при замене initialize_agent() на схемы LangGraph StateGraph.

Какие задачи решает

  • создать агента на LangGraph
  • собрать RAG-систему с гибридным поиском
  • настроить векторный поиск и индексы
  • подобрать стратегию эмбеддингов
  • оценить и оптимизировать промпты

Примеры запросов агенту

  • Создай агента на LangGraph для проекта с памятью и инструментами через /llm-application-dev:langchain-agent.
  • Собери приложение AI-ассистента с RAG и векторным поиском через /llm-application-dev:ai-assistant.
  • Оптимизируй промпты для продакшена через /llm-application-dev:prompt-optimize.

Как установить llm-application-dev

Через маркетплейс плагинов

/plugin marketplace add wshobson/agents
/plugin install llm-application-dev@claude-code-workflows

По шагам, с командами для каждой платформы: Плагины Claude Code: маркетплейсы, установка и как собрать свой

Вопросы о llm-application-dev

Как установить llm-application-dev в Claude Code?

Добавьте маркетплейс командой /plugin marketplace add wshobson/agents, затем установите плагин командой /plugin install llm-application-dev@claude-code-workflows.

Что делает llm-application-dev?

Плагин помогает проектировать LLM-приложения, RAG-системы, векторный поиск и агентов на LangGraph. В него также входят навыки для промпт-инжиниринга, эмбеддингов и оценки LLM.

Какие зависимости нужны для работы плагина?

Нужны LangChain >= 1.2.0, LangGraph >= 0.3.0 и Python 3.11+. Старые решения на LangChain 0.x потребуют перехода на LangChain 1.x и LangGraph.

Исходный текст

llm-application-dev · MIT
# LLM Application Development Plugin for Claude Code

Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents with modern AI patterns.

## Version 2.0.0 Highlights

- **LangGraph Integration**: Updated from deprecated LangChain patterns to LangGraph StateGraph workflows
- **Modern Model Support**: Claude Opus 4.8/Sonnet 5/Haiku 4.5 and GPT-5.4/GPT-5-mini
- **Voyage AI Embeddings**: Recommended embedding models for Claude applications
- **Structured Outputs**: Pydantic-based structured output patterns

## Features

### Core Capabilities

- **RAG Systems**: Production retrieval-augmented generation with hybrid search
- **Vector Search**: Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus, pgvector optimization
- **Agent Architectures**: LangGraph-based agents with memory and tool use
- **Prompt Engineering**: Advanced prompting techniques with model-specific optimization

### Key Technologies

- LangChain 1.x / LangGraph for agent workflows
- Voyage AI, OpenAI, and open-source embedding models
- HNSW, IVF, and Product Quantization index strategies
- Async patterns with checkpointers for durable execution

## Agents

| Agent                      | Description                                                                |
| -------------------------- | -------------------------------------------------------------------------- |
| `ai-engineer`              | Production-grade LLM applications, RAG systems, and agent architectures    |
| `prompt-engineer`          | Advanced prompting techniques, constitutional AI, and model optimization   |
| `vector-database-engineer` | Vector search implementation, embedding strategies, and semantic retrieval |

## Skills

| Skill                          | Description                                                 |
| ------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
| `langchain-architecture`       | LangGraph StateGraph patterns, memory, and tool integration |
| `rag-implementation`           | RAG systems with hybrid search and reranking                |
| `llm-evaluation`               | Evaluation frameworks for LLM applications                  |
| `prompt-engineering-patterns`  | Chain-of-thought, few-shot, and structured outputs          |
| `embedding-strategies`         | Embedding model selection and optimization                  |
| `similarity-search-patterns`   | Vector similarity search implementation                     |
| `vector-index-tuning`          | HNSW, IVF, and quantization optimization                    |
| `hybrid-search-implementation` | Vector + keyword search fusion                              |

## Commands

| Command                                | Description                     |
| -------------------------------------- | ------------------------------- |
| `/llm-application-dev:langchain-agent` | Create LangGraph-based agent    |
| `/llm-application-dev:ai-assistant`    | Build AI assistant application  |
| `/llm-application-dev:prompt-optimize` | Optimize prompts for production |

## Installation

```bash
/plugin install llm-application-dev
```

## Requirements

- LangChain >= 1.2.0
- LangGraph >= 0.3.0
- Python 3.11+

## Changelog

### 2.0.0 (January 2026)

- **Breaking**: Migrated from LangChain 0.x to LangChain 1.x/LangGraph
- **Breaking**: Updated model references to Claude 4.6 and GPT-5.4
- Added Voyage AI as primary embedding recommendation for Claude apps
- Added LangGraph StateGraph patterns replacing deprecated `initialize_agent()`
- Added structured outputs with Pydantic
- Added async patterns with checkpointers
- Fixed security issue: replaced unsafe code execution with AST-based safe math evaluation
- Updated hybrid search with modern Pinecone client API

### 1.2.2

- Minor bug fixes and documentation updates

## License

MIT License - See the plugin configuration for details.

© Seth Hobson · MIT · wshobson/agents

Похожие плагины

Все плагины по теме «ИИ и ML» →
discernment-nudge официальный anthropics Плагин добавляет к содержательному ответу два или три коротких вопроса. Он помогает проверить факты, ход рассуждений и пропущенный контекст. ★ 183 839звёзд репо academy-guide официальный anthropics Подбирает курсы Claude Academy, руководства и сценарии применения, когда вы спрашиваете, как пользоваться Claude. Подойдёт тем, кто осваивает функции Claude через практические задачи. ★ 183 839звёзд репо claude-api официальный anthropics Плагин добавляет материалы по Claude API и SDK для разработки приложений с LLM. Ставьте его, если пишете код с интеграцией Claude. ★ 183 839звёзд репо example-skills официальный anthropics Набор примеров скиллов для Claude: от веб-тестов и MCP до дизайна и документов. Подойдёт, чтобы изучить структуру скилла или взять шаблон за основу. ★ 183 839звёзд репо mem0 mem0ai Подключает долговременную память к Claude Code, сохраняя контекст проектов и привычки между сессиями. ★ 67 829звёзд репо promptfoo-evals promptfoo Обучает Claude Code создавать и вести наборы тестов promptfoo для LLM. Помогает настроить проверки галлюцинаций, валидацию JSON и запуск проверок в CI. ★ 26 372звёзд репо

Из того же набора342

Весь набор →
incident-response Плагин помогает вести production-инциденты, проводить triage и автоматизировать их разрешение. Подходит для рабочих процессов реагирования. CX Codex ★ 41 729звёзд репо data-engineering Плагин для Claude, Codex и Cursor: помогает строить ETL-пайплайны, проектировать хранилища данных и писать пакетную обработку. CX Codex ★ 41 729звёзд репо machine-learning-ops Плагин для построения пайплайнов обучения моделей, подбора гиперпараметров и MLOps в Claude Code, Codex и Cursor. CX Codex ★ 41 729звёзд репо agent-orchestration Плагин для настройки мультиагентных систем: оптимизирует работу нескольких агентов, управляет контекстом и помогает улучшать самих агентов. CX Codex ★ 41 729звёзд репо team-collaboration Плагин для командной работы в Claude: разбирает задачи, ведёт стендапы и наводит порядок в рабочих процессах разработчиков. CX Codex ★ 41 729звёзд репо error-debugging Плагин анализирует ошибки, трассирует исполнение и диагностирует сбои во взаимодействии агентов. Пригодится при поиске причин неполадок в сложных сценариях. CX Codex ★ 41 729звёзд репо code-refactoring Плагин для автоматизации рефакторинга и работы с техническим долгом. Пригодится, когда надо привести в порядок накопившийся код. CX Codex ★ 41 729звёзд репо tdd-workflows Плагин внедряет методологию разработки через тестирование с циклами «красный-зелёный-рефакторинг» и ревью кода. Пригодится при написании тестов до реализации фич. CX Codex ★ 41 729звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой