LangGraph/LangChain 에이전트를 테스트하거나 평가해야 할 때 이 기술을 사용하십시오. 단위 또는 통합 테스트 작성, 테스트 스캐폴드 생성, LLM/도구 동작 모의, 궤적 평가 실행(일치 또는 LLM-판단), LangSmith 데이터 세트 평가 실행, A/B 스타일 오프라인 분석과 두 에이전트 버전 비교. Python 및 JavaScript/TypeScript 워크플로, 평가자 설계, 실험 설정, 회귀 게이트 및 불안정하거나 잘못된 평가 결과 디버깅에 사용하세요.
명령줄에서 langgraph-testing-evaluation AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: lubu-labs/langchain-agent-skills.
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| 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 |
LangGraph/LangChain 에이전트를 테스트하거나 평가해야 할 때 이 기술을 사용하십시오. 단위 또는 통합 테스트 작성, 테스트 스캐폴드 생성, LLM/도구 동작 모의, 궤적 평가 실행(일치 또는 LLM-판단), LangSmith 데이터 세트 평가 실행, A/B 스타일 오프라인 분석과 두 에이전트 버전 비교. Python 및 JavaScript/TypeScript 워크플로, 평가자 설계, 실험 설정, 회귀 게이트 및 불안정하거나 잘못된 평가 결과 디버깅에 사용하세요. 출처: lubu-labs/langchain-agent-skills.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-testing-evaluationLangGraph/LangChain 에이전트를 테스트하거나 평가해야 할 때 이 기술을 사용하십시오. 단위 또는 통합 테스트 작성, 테스트 스캐폴드 생성, LLM/도구 동작 모의, 궤적 평가 실행(일치 또는 LLM-판단), LangSmith 데이터 세트 평가 실행, A/B 스타일 오프라인 분석과 두 에이전트 버전 비교. Python 및 JavaScript/TypeScript 워크플로, 평가자 설계, 실험 설정, 회귀 게이트 및 불안정하거나 잘못된 평가 결과 디버깅에 사용하세요. 출처: lubu-labs/langchain-agent-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-testing-evaluation 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills