Compétence pour construire des agents LangGraph et LangChain au style ALMS.
Cette compétence permet de construire des agents conversationnels et des chaînes de traitement en utilisant les frameworks LangGraph et LangChain, en suivant le style architectural ALMS (Agentic Language Model System). Elle est conçue pour les développeurs et les ingénieurs en IA travaillant avec la stack LangChain, notamment sur des plateformes comme Claude Code, Cursor, Codex ou tout outil supportant les skills à base de prompts structurés. La compétence facilite la création d'agents modulaires, la gestion des états conversationnels avec LangGraph, l'intégration de modèles de langage (LLM), d'outils et de mémoires. Le code source est hébergé sur GitHub (KJ-AIML/alms-langgraph-agent-skill) et est mis à jour régulièrement, avec une documentation technique complète. Son utilité principale est d'accélérer le prototypage et le déploiement d'agents LangChain complexes tout en maintenant une architecture cohérente et réutilisable.
npx skills add KJ-AIML/alms-langgraph-agent-skillCompétence de construction d'agents de style ALMS avec LangGraph et LangChain
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".