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langchain-v1-toolkit（LangChain V1 toolkit 开发）

Agent Skill

langchain-v1-toolkit 用于补充开发相关能力，适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,818

周安装

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

594

OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息，不托管安装包，也不代用户安装。

GitHub

来源数

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手，先确认命令和权限，再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill：langchain-v1-toolkit（LangChain V1 toolkit 开发）
来源仓库：https://github.com/tangweigang-jpg/langchain-v1-toolkit
安装命令：
openclaw skills install langchain-v1-toolkit
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI，并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限；确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill；本站只展示命令，不托管安装包，也不自动执行。

ClawHubOpenClaw

openclaw skills install langchain-v1-toolkit

简介

将LLM、Prompt、Tool等模块暴露为Runnable并通过LCEL操作符合成统一接口。

适用于构建模块化、可组合的AI应用架构与开发自定义中间件扩展。
支持invoke/stream/batch三种调用方式，提升多模态处理能力兼容性。
需熟悉LangChain v1新范式，旧版本代码迁移可能存在API变更适配成本。
langchain-v1-toolkit 属于开发类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name: langchain-v1-toolkit
description: |-
license: MIT-0
compatibility: AI engineering knowledge skill — host AI consumes seed.yaml directly. No installation required.
metadata
version: v0.1.0
blueprint_id: finance-bp-132
blueprint_source: langchain-ai/langchain
blueprint_commit: 87ba30f09773b8e9ec549841c57906f343b35ed8
category: ai-engineering
doramagic_url: https://doramagic.ai/zh/crystal/langchain-v1-toolkit
openclaw
skillKey: langchain-v1-toolkit
category: ai-engineering
primaryEnv: knowledge

这个 skill 适合什么用户？能做哪些任务？

概览

LangChain 是构建 LLM 应用的事实标准 Python 框架（github.com/langchain-ai/langchain）。v1 包（v1.2.15）有意保持精简：核心是 agents.create_agent（返回 LangGraph CompiledStateGraph）、chat_models.init_chat_model 工厂、message types 重导出和 tools/embeddings shim。

历史 Chain / LLMChain / Memory / AgentExecutor 接口已迁到 `langchain-clas...

Doramagic 晶体页: https://doramagic.ai/zh/crystal/langchain-v1-toolkit

知识规模

51 条约束 (1 fatal + 50 non-fatal)
上游源码: langchain-ai/langchain @ commit 87ba30f0
蓝图 ID: finance-bp-132

用法

Host AI（Claude Code / Cursor / OpenClaw）读 references/seed.yaml，按其中的：

intent_router 匹配用户意图
architecture 理解项目架构
constraints 应用 anti-pattern 约束
business_decisions 参考核心设计决策

FAQ 摘要

这个 skill 适合什么用户？能做哪些任务？

适合用 LangChain 构建 LLM 应用的工程师：tool-calling agent、结构化输出、RAG pipeline、流式输出、模型 fallback、PII 脱敏等。v1 后 agent 走 LangGraph 路径，旧 AgentExecutor 仍可用但建议迁移。访问 doramagic.ai/r/langchain 查看完整用例。

需要准备什么环境？依赖什么？

Python（具体版本见 langchain_v1/pyproject.toml），pip install langchain 自动带 LangGraph 作为硬运行时依赖。每个 provider 需单独安装 partner 包（如 langchain-openai、langchain-anthropic）。

会踩哪些坑？这个 skill 怎么防护？

本 skill 内置 51 条约束。典型踩坑：(1) BaseMemory 与所有 Conversation*Memory 已 @deprecated，BaseMemory 已从 langchain_core 删除；

完整文档: 见 references/seed.yaml (v6.1 schema). 浏览页: https://doramagic.ai/zh/crystal/langchain-v1-toolkit

适合场景

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

用户想查找某类 Agent Skill 时

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明，方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用；具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

73.04%

按下载量换算434

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API；具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息，不托管安装包，不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果，不能写成本站确认安全。当前只有一个来源，正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

GitHub 仓库

github.com

/tangweigang-jpg/langchain-v1-toolkit

SKILL.md 来源

clawhub.ai

/tangweigang-jpg/langchain-v1-toolkit

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langchain-use（LangChain USE 命令行）

langchain-use 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

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langchain4j-testing-strategies（langchain4j 测试 strategies）

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据，避免为了通过测试而改坏真实逻辑；涉及浏览器或外部服务时，应区分本地模拟、测试环境和生产环境。