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deepagents-planning-todos

Utilice la herramienta write_todos de forma eficaz para la planificación y descomposición de tareas en Deep Agents. Úselo cuando los usuarios quieran (1) implementar la planificación de tareas con write_todos, (2) dividir tareas complejas en subtareas, (3) realizar un seguimiento del progreso del agente a través de todos, (4) depurar por qué todos no se completan, (5) diseñar estructuras de tareas pendientes para diferentes tipos de tareas (investigación, codificación, análisis), (6) comprender el ciclo de vida del estado de las tareas pendientes y las mejores prácticas, o (7) visualizar la progresión de las tareas pendientes a partir de los seguimientos de LangSmith.

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Instalación

$npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill deepagents-planning-todos

Cómo instalar deepagents-planning-todos

Instala rápidamente el skill de IA deepagents-planning-todos en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos

  1. Abrir Terminal: Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Ejecutar comando de instalación: Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill deepagents-planning-todos
  3. Verificar instalación: Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

Fuente: lubu-labs/langchain-agent-skills.

SKILL.md

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Master the writetodos tool for effective task planning and decomposition in Deep Agents.

| ✅ Complex multi-step tasks (3-6 steps) | ✅ Simple 1-2 step queries | | ✅ Tasks requiring user approval first | ✅ Single tool calls | | ✅ Long-running workflows needing progress tracking | ✅ Quick information lookups | | ✅ Tasks where planning adds clarity | ✅ Straightforward API calls |

Decision rule: If you'd benefit from showing the user "Here's my plan..." before starting, use writetodos.

Utilice la herramienta write_todos de forma eficaz para la planificación y descomposición de tareas en Deep Agents. Úselo cuando los usuarios quieran (1) implementar la planificación de tareas con write_todos, (2) dividir tareas complejas en subtareas, (3) realizar un seguimiento del progreso del agente a través de todos, (4) depurar por qué todos no se completan, (5) diseñar estructuras de tareas pendientes para diferentes tipos de tareas (investigación, codificación, análisis), (6) comprender el ciclo de vida del estado de las tareas pendientes y las mejores prácticas, o (7) visualizar la progresión de las tareas pendientes a partir de los seguimientos de LangSmith. Fuente: lubu-labs/langchain-agent-skills.

Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill deepagents-planning-todos
Categoría
>_Productividad
Verificado
Primera vez visto
2026-02-24
Actualizado
2026-03-11

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Respuestas rápidas

¿Qué es deepagents-planning-todos?

Utilice la herramienta write_todos de forma eficaz para la planificación y descomposición de tareas en Deep Agents. Úselo cuando los usuarios quieran (1) implementar la planificación de tareas con write_todos, (2) dividir tareas complejas en subtareas, (3) realizar un seguimiento del progreso del agente a través de todos, (4) depurar por qué todos no se completan, (5) diseñar estructuras de tareas pendientes para diferentes tipos de tareas (investigación, codificación, análisis), (6) comprender el ciclo de vida del estado de las tareas pendientes y las mejores prácticas, o (7) visualizar la progresión de las tareas pendientes a partir de los seguimientos de LangSmith. Fuente: lubu-labs/langchain-agent-skills.

¿Cómo instalo deepagents-planning-todos?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill deepagents-planning-todos Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

¿Dónde está el repositorio de origen?

https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills