Llm Application Dev
LangGraph, RAG, векторный поиск и AI-агенты
О скиле
Разработка приложений на LLM: RAG-системы (Retrieval Augmented Generation — поиск по своим документам с AI), LangChain и LangGraph для построения агентских цепочек, embeddings (векторные представления текста для семантического поиска), structured outputs. Если вы строите AI-приложение — получаете архитектурные паттерны для production-ready систем. Если изучаете AI-разработку — скил объясняет ключевые концепции через практические примеры кода.
Об источнике
Автор скила — wshobson. Репозиторий проекта собрал 37k звёзд на GitHub. Распространяется под лицензией MIT. Открыть репозиторий.
Как установить
Установка
Разбираю скилы вроде этого и близкие по теме «Данные и ИИ»: где брать, как собирать и применять их на практике.
Похожие скилы
// продолжай по той же профессии или категорииСвязанные гайды
// как применять скилы Claude Code на практикеЧастые вопросы
- Что такое скил «Llm Application Dev»?
- Как установить скил «Llm Application Dev» в Claude Code?
- Бесплатен ли скил «Llm Application Dev»?
Больше вопросов про Agent Skills — общий FAQ маркетплейса