·langgraph-testing-evaluation
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langgraph-testing-evaluation

Utilizza questa competenza quando devi testare o valutare gli agenti LangGraph/LangChain: scrivere test di unità o di integrazione, generare scaffold di test, simulare il comportamento di LLM/strumenti, eseguire valutazioni di traiettorie (corrispondenza o LLM-as-judge), eseguire valutazioni di set di dati LangSmith e confrontare due versioni di agenti con analisi offline in stile A/B. Usalo per flussi di lavoro Python e JavaScript/TypeScript, progettazione di valutatori, configurazione di esperimenti, porte di regressione e debug di risultati di valutazione instabili/errati.

16Installazioni·3Tendenza·@lubu-labs

Installazione

$npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-testing-evaluation

Come installare langgraph-testing-evaluation

Installa rapidamente la skill AI langgraph-testing-evaluation nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando

  1. Apri il terminale: Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.)
  2. Esegui il comando di installazione: Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-testing-evaluation
  3. Verifica l'installazione: Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

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

Use this file for high-level flow. Load references/ for detailed implementation.

| Validate node logic quickly | Unit tests with mocks | references/unit-testing-patterns.md | | Validate multi-step agent behavior | Trajectory evaluation | references/trajectory-evaluation.md | | Track quality over datasets over time | LangSmith evaluation | references/langsmith-evaluation.md |

| Compare old vs new agent versions | A/B comparison | references/ab-testing.md |

Utilizza questa competenza quando devi testare o valutare gli agenti LangGraph/LangChain: scrivere test di unità o di integrazione, generare scaffold di test, simulare il comportamento di LLM/strumenti, eseguire valutazioni di traiettorie (corrispondenza o LLM-as-judge), eseguire valutazioni di set di dati LangSmith e confrontare due versioni di agenti con analisi offline in stile A/B. Usalo per flussi di lavoro Python e JavaScript/TypeScript, progettazione di valutatori, configurazione di esperimenti, porte di regressione e debug di risultati di valutazione instabili/errati. Fonte: lubu-labs/langchain-agent-skills.

Fatti (pronti per citazione)

Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.

Comando di installazione
npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-testing-evaluation
Categoria
</>Sviluppo
Verificato
Prima apparizione
2026-02-22
Aggiornato
2026-03-10

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Risposte rapide

Che cos'è langgraph-testing-evaluation?

Utilizza questa competenza quando devi testare o valutare gli agenti LangGraph/LangChain: scrivere test di unità o di integrazione, generare scaffold di test, simulare il comportamento di LLM/strumenti, eseguire valutazioni di traiettorie (corrispondenza o LLM-as-judge), eseguire valutazioni di set di dati LangSmith e confrontare due versioni di agenti con analisi offline in stile A/B. Usalo per flussi di lavoro Python e JavaScript/TypeScript, progettazione di valutatori, configurazione di esperimenti, porte di regressione e debug di risultati di valutazione instabili/errati. Fonte: lubu-labs/langchain-agent-skills.

Come installo langgraph-testing-evaluation?

Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-testing-evaluation Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Dov'è il repository sorgente?

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