Скиллы GigaChat

Установка

Скопируй папки скиллов из github.com/trashchenkov/gigachat-skills в каталог скиллов проекта, сохранив references внутри каждой папки. Начни с gigachat-navigation и gigachat-setup.

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Набор переносимых папок со SKILL.md и справочниками учит агента писать интеграции с GigaChat. gigachat-navigation помогает выбрать между официальным SDK, langchain-gigachat, прокси gpt2giga и deepagents-gigachat. Остальные скиллы покрывают учетные данные, OAuth scope и TLS-сертификаты, чат и стриминг, вызов функций, файлы и эмбеддинги, RAG на LangChain и совместимость с OpenAI-клиентами.

Для кого. Для Python-разработчиков, которые подключают GigaChat к своим приложениям или агентам.

Пример запроса к агенту

Напиши сервис на Python, который отвечает на вопросы по базе документов через langchain-gigachat

Ограничения

Универсального способа установки нет, папки нужно скопировать в каталог скиллов агента или адаптировать под его инструкции. Скрипты в verification являются smoke-тестами, а не полноценным бенчмарком. В одном запросе к файлам нельзя смешивать модальности.

Как отключить. Удалите скопированные папки скиллов из каталога агента.

Проверка безопасности

• Скиллы состоят из инструкций и справочников
• Smoke-скрипты обращаются к API только с флагом --live

Коротко о README

README описывает набор независимых от инструмента скиллов для GigaChat API и GigaChain. Каждая папка содержит SKILL.md и справочники, загружаемые по необходимости. В verification лежат smoke-скрипты, которые по умолчанию не ходят в API и запускаются с --live. Отдельно оговорено, что gpt2giga является слоем совместимости, а не точной заменой OpenAI API.

SKILL.md

---
name: gigachat-navigation
description: >-
  Routes work across the GigaChat ecosystem: official gigachat SDK,
  langchain-gigachat, gpt2giga, and deepagents-gigachat. Use when deciding which layer to choose,
  how capabilities differ, which limitations are smoke-covered or source-backed, and which skill or
  reference path to use next.
---

# GigaChat Navigation

Use this skill first when the user is unsure which GigaChat integration layer fits the task.

## What this skill covers

- choosing between `gigachat`, `langchain-gigachat`, `gpt2giga`, and `deepagents-gigachat`
- mapping user intent to the right skill
- understanding smoke-covered capabilities and limitations
- choosing the right implementation skill next

## Workflow

1. Classify the task by integration style, not by API buzzwords.
2. If the user is writing a native Python integration, prefer `gigachat`.
3. If the app already uses LangChain primitives, use `langchain-gigachat`.
4. If the client must keep an OpenAI-compatible or Anthropic-compatible SDK, use `gpt2giga`.
5. If the app is a Deep Agents or `deepagents-code` harness using GigaChat, use `deepagents-gigachat`.
6. If more than one layer could work, choose the simplest source-backed path.
7. For files, keep one request limited to one modality.
8. Prefer the simplest smoke-covered or source-backed path described in the relevant skill and references.

## Read these references as needed

- For routing logic: `references/decision-rules.md`
- For smoke-covered feature coverage: `references/feature-matrix.md`

## Default output

- name the recommended layer explicitly
- state why the other layers are not the default
- point to the next implementation skill or reference file

## Boundaries

- This skill helps choose and navigate.
- It does not replace the implementation skills for SDK chat, files, LangChain, or proxy work.

Похожие