當您需要測試或評估 LangGraph/LangChain 代理程式時，請使用此技能：編寫單元或整合測試、產生測試腳手架、模擬 LLM/工具行為、運行軌跡評估（匹配或 LLM 作為判斷）、執行 LangSmith 資料集評估以及使用 A/B 式離線分析比較兩個代理版本。將其用於 Python 和 JavaScript/TypeScript 工作流程、評估器設計、實驗設定、回歸閘門以及調試不穩定/不正確的評估結果。
透過命令列快速安裝 langgraph-testing-evaluation AI 技能到你的開發環境
來源：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 |
當您需要測試或評估 LangGraph/LangChain 代理程式時，請使用此技能：編寫單元或整合測試、產生測試腳手架、模擬 LLM/工具行為、運行軌跡評估（匹配或 LLM 作為判斷）、執行 LangSmith 資料集評估以及使用 A/B 式離線分析比較兩個代理版本。將其用於 Python 和 JavaScript/TypeScript 工作流程、評估器設計、實驗設定、回歸閘門以及調試不穩定/不正確的評估結果。 來源：lubu-labs/langchain-agent-skills。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-testing-evaluation當您需要測試或評估 LangGraph/LangChain 代理程式時，請使用此技能：編寫單元或整合測試、產生測試腳手架、模擬 LLM/工具行為、運行軌跡評估（匹配或 LLM 作為判斷）、執行 LangSmith 資料集評估以及使用 A/B 式離線分析比較兩個代理版本。將其用於 Python 和 JavaScript/TypeScript 工作流程、評估器設計、實驗設定、回歸閘門以及調試不穩定/不正確的評估結果。 來源：lubu-labs/langchain-agent-skills。
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-testing-evaluation 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills