langskills 0.1.0

Python SDK for Skills — 轻松集成到 LangChain 的 skills 功能，支持渐进式披露

LangSkills

Python SDK for Skills — 轻松集成到 LangChain 的 skills 功能，支持渐进式披露（Progressive Disclosure）。

特性

• 渐进式披露：启动时只加载每个 Skill 的 frontmatter（name、description），完整内容在 agent 选择该 skill 后才加载
• 节省 Token：避免将大量 skill 全文一次性注入 context
• LangChain 原生集成：提供 load_skill Tool，与 LangChain / LangGraph agent 无缝配合
• 标准 Skill 格式：遵循 Agent Skills / Cursor SKILL.md 规范

安装

pip install langskills
# 或
uv add langskills

快速开始

1. 准备 Skills 目录

每个 skill 是一个子目录，包含 SKILL.md：

skills/
├── pdf_parser/
│   └── SKILL.md
├── excel_analysis/
│   └── SKILL.md
└── code_review/
    └── SKILL.md

SKILL.md 格式（YAML frontmatter + Markdown body）：

---
name: PDF Text Extractor
description: Extract text and basic structure from PDF documents
version: 1.0
---

This skill parses PDF files and returns cleaned text with page numbers.
Use it when you need to feed document content into an LLM.

2. 集成到 LangChain

from langskills import SkillsLoader

loader = SkillsLoader.from_directory("./skills")
tools = loader.to_langchain_tools()  # 返回 [load_skill] Tool

# 传给 agent
agent = create_agent(model, tools=tools)

3. 渐进式披露流程

1. Agent 启动时只看到 load_skill 的 description（列出所有 skills 的 name + description）
2. 用户提问时，agent 判断是否需要某 skill
3. 若需要，调用 load_skill(skill_name="PDF Text Extractor") 加载完整内容
4. 根据加载的内容执行任务

API

SkillsLoader

from langskills import SkillsLoader

loader = SkillsLoader.from_directory("./skills")

# 列出所有 skill 名称
loader.list_skill_names()

# 获取 skill 简要信息（仅 metadata）
loader.get_skill_summaries()

# 按需加载完整内容
loader.load_skill_content("PDF Text Extractor")

LangChain 集成

from langskills import SkillsLoader, create_load_skill_tool, to_langchain_tools

loader = SkillsLoader.from_directory("./skills")

# 方式 1：直接获取 tools 列表
tools = loader.to_langchain_tools()

# 方式 2：仅创建 load_skill Tool
load_skill_tool = create_load_skill_tool(loader)

开发与测试

# 安装开发依赖
uv sync  # 或 pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

发布到 PyPI

# 安装构建工具
pip install build twine

# 构建
uv build
# 或: python -m build

# 上传（需要 PyPI 账号，首次需配置 ~/.pypirc）
twine upload dist/*

License

MIT