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> 全部已收录的资源，编辑推荐的排在前面。下面几种条件可以同时用。

- 可以搜索：在地址后加 `?q=<关键词>`，多个关键词用空格分隔，要同时命中。搜的是名称、仓库、标签、职业、简介与 README。
- 可以按类型过滤：在地址后加 `?type=<cli|skill|plugin|mcp>`。
- 可以按职业过滤：在地址后加 `?profession=<职业编号>`，多个用逗号分隔，资源适合其中任意一个即可。编号见 https://hebbmind.com/api/v1/professions
- 可以按标签过滤：在地址后加 `?tag=<标签>`，多个用逗号分隔，资源要同时带有这些标签。标签见 https://hebbmind.com/api/v1/tags

适合全栈 / 独立开发或算法 / AI的资源，带标签 `langgraph`，共 3 项。

> - 全栈 / 独立开发：跨前后端的通用研发：编码 Agent 工作流、代码评审、调试与 Git 协作。
> - 算法 / AI：模型训练、评测与大模型应用开发。

- [TradingAgents](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/tradingagents.md): [CLI] 多智能体投研框架：基本面、情绪、新闻、技术分析师与多空研究员、交易员、风控分工辩论，对指定股票输出研报与评级，支持美股、港股与 A 股。需 Python 环境和任一大模型 API Key；不构成投资建议，结论需专业人员复核。
- [LLM Application Dev](https://hebbmind.com/zh-CN/plugin/llm-application-dev.md): [Plugin] 开发大模型应用的插件：用 LangGraph 构建带记忆与工具调用的代理，实现混合检索 RAG、向量索引调优、提示词优化与 LLM 评测，含 3 个子代理和 8 个技能。
- [LangChain Skills](https://hebbmind.com/zh-CN/skill/langchain-skills.md): [Skill] LangChain 官方技能合集：涵盖 LangChain、LangGraph 与 Deep Agents 的框架选型、快速上手、中间件、持久化、人工审批、RAG 和评测任务设计，支持 Python 与 TypeScript，也可作为 Claude Code 插件安装。项目仍在早期开发。