Claude Code史上最大更新，一次性1096次提交_Skills_工具_代码
编辑：定慧 全球程序员最喜欢的工具迎来最大更新。Boris老哥不仅靠自造的Claude Code年入10亿美金，现在更是玩起了极致「套娃」，用Claud Code开发Claude Code，疯狂迭代1096次提交！ Boris Cherny现在不写代码了。 作为Claude Code的创造者，这位Ant……
部署 - LangChain 框架
部署¶ 要部署您的 LangGraph 智能体，请创建并配置一个 LangGraph 应用。此设置支持本地开发和生产部署。 功能 🖥️ 用于开发的本地服务器 🧩 用于可视化调试的 Studio Web UI ☁️ 云和 🔧 自托管部署选项 📊 LangSmith 集成，用于追踪和可观测性 要求 ✅ 您必须拥有一个 LangSmith 账户。您可以免费注册并开始使用免费套餐。 创建 LangGraph 应用¶ <span id="__span-0-1">pip install -U "langgraph-cli[inmem]" <span id="__span-0-2">langgraph new path/to/your/app --template new-langgraph-project-python……
这大概就是Skills能够降维打击n8n的原因吧！
n8n其实还是之前低代码的那套逻辑。 看似友好，实则依然在用流水线的逻辑，去解决新AI时代的问题。 一旦业务逻辑复杂起来，你将面对的就是乱如麻的连线，不断地反复调试上一个节点的 Output，和无尽无聊的提取字段。 最后的结局就是：会写代码的人看不上，不会写代码的人用不上。 所以N8N根本……
近期热门 Claude Skill 仓库合集
前言 最近写了很多 skill 相关的文章，有很多读者问能不能再多分享一些好用的 skill。 一个 Skill，解决 90% 的信息图需求｜支持 Claude code 批量跑，文字还能改 Anthropic 官方最简单的一个 skill，却藏着最高级的提示词技巧 用Claude Code + skill跑通AI+教育的变现闭环｜完整技术拆解 Claude Skill 完全入门指南（2……
运行时概览 - LangChain 框架
LangGraph 运行时¶ [Pregel](https://langgraph.com.cn/reference/pregel/index.html#langgraph.pregel.Pregel “ Pregel”) 实现了 LangGraph 的运行时，管理 LangGraph 应用程序的执行。 编译一个 [StateGraph](https://langgraph.com.cn/reference/graphs/index.html#langgraph.graph.state.StateGraph “ StateGraph”) 或创建一个 [entrypoint](https://langgraph.com.cn/reference/func/index.html#langgraph.func.entrypoint “ entrypoint”) 会生成一个 [Pregel](https://langgraph.com.cn/reference/pregel/index.html#langgraph.pregel.Pregel “ Pregel”) 实例，该实例可以通过输入进行调用。 本指南从高层解释了运行时，并提供了直接使用 Pregel 实现应用程序的说明。 注意： [Pregel](https://langgraph.com.cn/reference/pregel/index.html#langgraph.pregel.Pregel “ Pregel”) 运行时以 Google 的 Pregel 算法命名，该算法描述了一种使用图进行大规模并行计算的有……
运行代理 - LangChain 框架
运行代理¶ 代理支持同步和异步执行，可使用 .invoke() / await .ainvoke() 获取完整响应，或使用 .stream() / .astream() 获取增量流式输出。本节将解释如何提供输入、解释输出、启用流式传输以及控制执行限制。 基本用法¶ 代理可以在两种主要模式下执行 同步使用 .invoke() 或 .stream() 异步使用 await .ainvoke() 或 async for 与 .astream() <code tabindex="0"><span id="__span-0-1">from langgraph.prebuilt import create_react_agent <span id="__span-0-2"> <span id="__span-0-3">agent = create_react_agent(...) <span id="__span-0-4"> <span id="__span-0-5">response = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "what is the weather……
评估 - LangChain 框架
评估¶ 要评估代理的性能，可以使用 LangSmith 评估。您需要首先定义一个评估器函数来判断代理的结果，例如最终输出或轨迹。根据您的评估技术，这可能涉及或不涉及参考输出。 <span id="__span-0-1">def evaluator(*, outputs: dict, reference_outputs: dict): <span id="__span-0-2"> # compare agent outputs against reference outputs <span id="__span-0-3"> output_messages = outputs["messages"] <span id="__span-0-4"> reference_messages = reference["messages"] <span id="__span-0-5"> score = compare_messages(output_messages, reference_messages) <span id="__span-0-6"> return {"key": "evaluator_score", "score": score} 要开始使用，您可以使用 AgentEvals 包中的预构建评估器。 <span id="__span-1-1">pip install……
给AI装个技能包：Skills是什么
你有没有这样的经历？ 每次让 AI 帮你写周报，都要重复解释一遍格式要求。每次让它帮你改代码，都要再说一遍"按照我们团队的规范来"。 烦不烦？ 今天聊的这个东西，能彻底解决这个问题。 先打个比方 想象你新招了一个实习生。 第一天，你教他怎么做数据报表：用什么模板、数据从哪拉、格……
管理内存 - LangChain 框架
管理内存¶ 许多 AI 应用程序需要内存才能在多次交互中共享上下文。LangGraph 支持构建对话代理至关重要的两种内存类型： 短期内存：通过在会话中维护消息历史来跟踪正在进行的对话。 长期内存：在会话之间存储用户特定或应用程序级别的数据。 启用短期内存后，长对话可能会超出 LLM 的上下文窗口。常见……
疯了，半小时驯服Claude，从此PPT不求人
你有没有这种感觉？ 每次用AI，都像在"开盲盒"——有时候惊艳，有时候离谱。同样的问题，今天答得好，明天又不行了。 但如果我告诉你，你可以把自己的专业经验"教"给AI，让它变成一个稳定输出的专家系统呢？如下就是用Skills + 一个PDF得到的：……
