formation-langchain

Plugin formation-langchain from marketplace lbke-formations in lbke/agent-plugins-formation-ia-agentique. Commands read from the repo's manifest — 12 days ago.

Skills (11)

• concevoir-graphe-langgraph

  Concevoir ou déboguer un workflow agentique explicite avec LangGraph, en structurant état, nœuds, arêtes conditionnelles, mémoire de conversation, interruptions, appels d'outils et sorties structurées.

• configurer-cles-api-langchain

  Configurer et vérifier des clés API de fournisseur LLM pour un projet LangChain ou LangGraph, notamment avec un fichier .env chargé par le CLI LangGraph. Utiliser pour résoudre les erreurs de clé absente/invalide et éviter d'exposer ou de publier les secrets.

• creer-agent-langchain

  Aider à construire un agent conversationnel simple avec LangChain, un état typé et des outils qui lisent ou mettent à jour cet état. Utiliser pour prototyper un agent à boucle simple plutôt qu'un workflow LangGraph personnalisé.

• demarrer-avec-python-pour-ia-agentique

  Aider un apprenant à installer, vérifier et utiliser Python pour une formation IA agentique, avec les bases de syntaxe et l'environnement de travail nécessaires avant de démarrer un projet LangChain ou LangGraph.

• demarrer-formation-langchain

  Orienter l'utilisateur qui commence une formation LangChain ou LangGraph, vérifier son point de départ et choisir la prochaine étape adaptée.

• demarrer-projet-agent-server

  Guider la création et le premier lancement d'un projet Python LangChain ou LangGraph exposé par un Agent Server. Utiliser pour choisir uv ou pip, initialiser le projet depuis un template ou le CLI langgraph, installer ses dépendances et démarrer le serveur local de développement.

• deployer-agent-server

  Guider la publication d'un projet LangChain ou LangGraph sur GitHub puis le déploiement de son Agent Server (c'est-à-dire une application LangChain/LangGraph complète avec API web via langgraph-cli) sur un hébergeur.

• poser-une-question-a-un-formateur-langchain

  Transmettre une question ou suggestion d'amélioration de l'utilisateur aux formateurs LangChain de LBKE, via un ticket GitHub.

• preparer-environnement-developpement-langchain

  Installer et configurer un environnement de développement fonctionnel pour un projet LangChain ou LangGraph, outil par outil (Python, pip, uv, environnement virtuel, Git, éditeur), en s'appuyant sur le diagnostic de la skill tester-environnement-python.

• tester-environnement-python

  Vérifier pas à pas que Python, pip et uv sont correctement installés et utilisables depuis le terminal, avec la création d'un environnement virtuel de test, avant une formation ou un projet LangChain.

• valider-prerequis-langchain

  Vérifier si un apprenant remplit les prérequis officiels de la formation LangChain de LBKE (bases Python, HTTP, anglais technique, comptes Google Colab, GitHub et Render.com) avant de s'inscrire ou de commencer le cours.

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