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用于 LangChain 相关问题，获取官方文档和代码示例
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
A fast Rust-based headless browser automation CLI with Node.js fallback that enables AI agents to navigate, click, type, and snapshot pages via structured commands.
用于执行数学计算，包括基础运算、三角函数、对数、幂运算、统计计算等。当用户要求进行数学计算、求解表达式、单位换算或数值分析时使用此技能。
用于代码审查请求，提供质量评估和改进建议
用于数据分析任务，提供统计方法和可视化建议
Generate structured summary reports from data, documents, meetings, or any content. Use when the user asks to create a summary, report, recap, briefing, or overview of information. Triggers include: summarize, create a report, give me a summary, recap, briefing, overview, key findings, or any request to condense information into a structured format.
| name | langchain-docs |
| description | 用于 LangChain 相关问题，获取官方文档和代码示例 |
| license | MIT |
| compatibility | 需要网络访问 |
| metadata | {"author":"langchain-team","version":"2.0","allowed-tools":"fetch_url"} |
此技能提供 LangChain 官方文档查询能力，帮助用户获取：
当用户询问 LangChain 相关问题时，首先使用 fetch_url 工具读取： https://docs.langchain.com/llms.txt
文档索引提供了所有可用文档的结构化列表。
根据用户的具体问题，从索引中识别 2-4 个最相关的文档 URL。
优先级规则：
使用 fetch_url 工具逐个读取选定的文档 URL。
注意：
基于阅读的文档内容，完成用户的请求。
回答结构：
