langchain-python-quickstart — скилл для Claude Code
Создаёт минимального локального LangChain-агента на Python по актуальному quickstart. Нужен, чтобы проверить агентский сценарий в отдельной папке.
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill langchain-python-quickstart -a claude-codeЧто делает langchain-python-quickstart
Скилл сверяется с актуальным Python quickstart LangChain через Docs MCP или HTTP и собирает пример погодного агента с create_agent. Перед началом он спрашивает провайдера и модель в формате provider:model, показывая, что выбор модели не привязан к одному сервису.
Работа идёт в новой директории, например langchain-agent/, чтобы не менять открытый проект. Скилл создаёт .env, добавляет его в игнорирование Git и хранит там только ключ API провайдера. Ключ лучше ввести в .env самостоятельно, а не отправлять в чат.
При необходимости он ставит пакет выбранного провайдера, запускает пример и показывает результат. LangSmith и Tavily не добавляются без отдельной просьбы. Изоляция в новой папке — разумное условие, потому что скилл специально не должен засорять текущий проект.
Какие задачи решает
- создать локального LangChain-агента на Python
- выбрать провайдера и модель для агента
- собрать пример погодного агента с
create_agent - сохранить ключ API провайдера в
.env
Примеры запросов агенту
- Создай минимального LangChain-агента на Python в новой папке.
- Собери погодного агента LangChain с моделью
anthropic:claude-sonnet-5. - Запусти quickstart LangChain локально и покажи результат.
Как установить langchain-python-quickstart
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill langchain-python-quickstart -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/langchain-python-quickstart/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/langchain-python-quickstart/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill langchain-python-quickstart -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/langchain-python-quickstart/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill langchain-python-quickstart -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/langchain-python-quickstart/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install langchain-ai/langchain-skills langchain-python-quickstart2Вручную: положить файлы
.github/skills/langchain-python-quickstart/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill langchain-python-quickstart -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/langchain-ai/langchain-skills --path config/skills/langchain-python-quickstartВручную: положить файлы
.devin/skills/langchain-python-quickstart/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill langchain-python-quickstart -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора22
Похожие
Рядом в теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты»
Всё по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →Вопросы о langchain-python-quickstart
Как установить langchain-python-quickstart в Claude Code?
Выполните npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill langchain-python-quickstart -a claude-code, затем повторите npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill langchain-python-quickstart -a claude-code. Файл скилла находится в ~/.claude/skills/langchain-python-quickstart/SKILL.md.
Что делает langchain-python-quickstart?
Скилл создаёт минимальный локальный пример LangChain-агента на Python по текущему официальному quickstart. Он использует погодный сценарий и create_agent.
Что нужно для работы агента?
Нужно выбрать провайдера и модель в формате provider:model, а также добавить ключ API провайдера в .env. Если базовой установки LangChain недостаточно, скилл ставит пакет выбранного провайдера.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: langchain-python-quickstart description: "Scaffold a minimal local LangChain agent in Python by following the official quickstart. Use when the user wants to quickly build or try a LangChain agent locally." --- # LangChain Python quickstart Follow the live docs — do not invent an alternate API from memory: **https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/quickstart** Fetch that page (Docs MCP or HTTP) and implement what it shows (weather agent + `create_agent`). ## Local setup constraints Apply these on top of the quickstart (they keep setup minimal and model-agnostic): 1. **Ask** which provider/model to use. Showcase that LangChain is model-agnostic. Suggested prompt: > Which model should this agent use? Pass a `provider:model` string — e.g. `openai:gpt-5.5`, `anthropic:claude-sonnet-5`, `google_genai:gemini-2.5-flash-lite`. Default if you're unsure: **`anthropic:claude-sonnet-5`**. Swap the quickstart's model string for their choice (or the default). 2. Create a **new** directory (e.g. `langchain-agent/`) and do all work there — do not pollute the open project. 3. Only secret: the provider API key in `.env` (gitignored). No LangSmith / Tavily unless they ask. Prefer they edit `.env` themselves — don't paste keys into chat. 4. Install the provider package needed for their model if the quickstart's base install isn't enough. 5. Run the example, show output, then stop. Point to `langchain-fundamentals` for next steps.
© langchain-ai · MIT · langchain-ai/langchain-skills