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Agent Skill · 研究检索

langchain-install-auth(LangChain install auth 搜索)

用于辅助安全审计、权限检查、凭据风险、认证流程和常见漏洞排查。它适合让 Agent 梳理敏感配置、检查依赖风险、分析鉴权逻辑或生成安全复核清单。使用时不能把工具输出直接当最终结论,涉及密钥、令牌、用户数据或生产系统时,应先确认最小权限、脱敏方式和操作边界。

langchain-install-auth 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 52,216。

总安装 563周安装 23GitHub Stars 2,118下载 182核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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-install-auth(LangChain install auth 搜索)
来源仓库:https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
仓库路径:skills/langchain-install-auth
安装命令:
npx skills add https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills --skill langchain-install-auth
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills --skill langchain-install-auth

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

langchain-install-auth 用于辅助安全审计、权限检查、凭据风险和认证流程分析。适合梳理敏感配置、排查鉴权漏洞或生成安全复核清单,支持主流 Agent 平台。通过 npx skills add 命令安装,建议结合官方文档理解其搜索与检测机制。

使用时不可直接采纳输出结果,尤其涉及密钥、令牌或生产环境时需验证最小权限与脱敏措施。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/langchain-install-auth

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skill…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

langchain-install-auth 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills --skill…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

langchain-install-auth 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

langchain-install-auth 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

langchain-install-auth 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

langchain-install-auth 用的人多吗?

公开数据是累计安装 563 次,近一周安装 23 次,下载 182 次,GitHub 2,118 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

langchain-install-auth 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 2,118 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
langchain-install-auth

LangChain install auth 搜索 · 本页

5632,118接触敏感数据未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

LangChain Install & Auth

Overview

Set up LangChain SDK packages and configure provider authentication. Covers the modular @langchain/* package ecosystem for Node.js/TypeScript and langchain-* packages for Python.

Prerequisites

  • Node.js 18+ or Python 3.9+
  • Package manager (npm/pnpm or pip/poetry)
  • API key from at least one LLM provider (OpenAI, Anthropic, Google)

Instructions

Step 1: Install Core Packages (TypeScript)

set -euo pipefail
# Core + one provider (pick what you need)
npm install @langchain/core @langchain/openai

# Additional providers
npm install @langchain/anthropic          # Claude models
npm install @langchain/google-genai       # Gemini models
npm install @langchain/community          # 100+ community integrations

# Common companions
npm install @langchain/textsplitters      # Text chunking for RAG
npm install @langchain/pinecone           # Pinecone vector store
npm install zod                           # Schema validation (structured output)

Step 2: Install Core Packages (Python)

set -euo pipefail
pip install langchain langchain-core

# Provider packages (install only what you need)
pip install langchain-openai              # ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
pip install langchain-anthropic           # ChatAnthropic
pip install langchain-google-genai        # ChatGoogleGenerativeAI
pip install langchain-community           # Community integrations

Step 3: Configure Authentication

# Create .env file (add to .gitignore!)
cat > .env << 'ENVEOF'
# OpenAI — https://platform.openai.com/api-keys
OPENAI_API_KEY=sk-...

# Anthropic — https://console.anthropic.com/
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# Google — https://aistudio.google.com/apikey
GOOGLE_API_KEY=AI...

# LangSmith (optional but recommended) — https://smith.langchain.com
LANGSMITH_TRACING=true
LANGSMITH_API_KEY=lsv2_...
LANGSMITH_PROJECT=my-project
ENVEOF

echo '.env' >> .gitignore

Step 4: Verify Connection (TypeScript)

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { ChatAnthropic } from "@langchain/anthropic";
import "dotenv/config";

// OpenAI
const openai = new ChatOpenAI({ model: "gpt-4o-mini", temperature: 0 });
const res1 = await openai.invoke("Say 'OpenAI connected'");
console.log("OpenAI:", res1.content);

// Anthropic
const anthropic = new ChatAnthropic({ model: "claude-sonnet-4-20250514" });
const res2 = await anthropic.invoke("Say 'Anthropic connected'");
console.log("Anthropic:", res2.content);

Step 5: Verify Connection (Python)

import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

# OpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
print(llm.invoke("Say 'connected'").content)

# Anthropic
llm2 = ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-20250514")
print(llm2.invoke("Say 'connected'").content)

Package Architecture

@langchain/core          # Base abstractions: Runnables, prompts, output parsers
  ├── @langchain/openai  # ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
  ├── @langchain/anthropic  # ChatAnthropic
  ├── @langchain/google-genai  # ChatGoogleGenerativeAI
  ├── @langchain/community  # 100+ integrations
  ├── @langchain/pinecone   # PineconeStore
  ├── @langchain/textsplitters  # RecursiveCharacterTextSplitter
  └── langchain             # High-level: agents, chains, tools

Every @langchain/* package depends on @langchain/core. You never import from langchain directly for base types -- always use @langchain/core for prompts, output parsers, messages, and runnables.

Error Handling

ErrorCauseFix
Cannot find module '@langchain/openai'Package not installednpm install @langchain/openai
AuthenticationError: Incorrect API keyInvalid or missing keyCheck .env and dotenv/config import
Could not import @langchain/coreVersion mismatchEnsure all @langchain/* packages share same minor version
RateLimitErrorQuota exceededCheck provider dashboard, implement backoff
ENOTFOUND api.openai.comNetwork blockedCheck firewall/proxy settings

Troubleshooting Version Conflicts

# Check installed versions (all should share same minor)
npm ls @langchain/core

# Fix version conflicts
npm install @langchain/core@latest @langchain/openai@latest @langchain/anthropic@latest

Resources

Next Steps

After successful auth, proceed to langchain-hello-world for your first chain.

平台分布

Codex

36.71%
按下载量换算67

Claude

29.16%
按下载量换算53

Cursor

19.39%
按下载量换算35

Gemini CLI

9.56%
按下载量换算17

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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