Synthèse automatique
Configure une intégration CI/CD GitHub Actions pour les applications LangChain, avec linting, vérification de types, tests unitaires et tests d'intégration.
Points forts
- Fournit un workflow GitHub Actions complet prêt à l'emploi avec jobs lint, tests unitaires et tests d'intégration
- Sépare clairement les tests unitaires (sans appels API) des tests d'intégration nécessitant des clés, limités à la branche main
- Inclut des fixtures de mock pour LLM et chaînes LangChain, ainsi qu'une configuration des markers pytest
- Ajoute des hooks pre-commit Ruff et mypy pour la qualité de code en local
Limites
- Le workflow est spécifique à GitHub Actions et à Python, sans variante pour GitLab CI ou d'autres langages
- Les fixtures de mock restent minimales et ne couvrent pas les cas avancés comme les tools, retrievers ou streaming
- Suppose une structure de projet particulière (tests/unit, tests/integration, src/) non adaptée automatiquement
Utilisez ce skill lorsque vous devez mettre en place ou automatiser un pipeline CI pour une application LangChain basée sur Python hébergée sur GitHub.
Évitez ce skill si votre projet n'utilise pas GitHub Actions, n'est pas écrit en Python, ou si vous cherchez uniquement des stratégies de test sans configuration d'intégration continue.
Analyse de sécurité
SûrThe skill only produces standard GitHub Actions workflow YAML, pytest configuration, mock fixtures, and pre-commit hooks. Secrets are referenced correctly via GitHub Secrets (secrets.OPENAI_API_KEY) and the integration example uses a placeholder key. There is no curl|sh, no destructive commands, no obfuscated payloads, and no exfiltration of tokens. The Bash(gh:*) permission and Write/Edit access are used for legitimate CI configuration tasks, so overall execution risk is low.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Set up a GitHub Actions CI pipeline for my LangChain app with lint, unit tests and integration tests.Configure pytest markers and mock LLM fixtures so my LangChain tests run without hitting the API.Add pre-commit hooks with Ruff and mypy to my LangChain repository.name: langchain-ci-integration description: | Configure LangChain CI/CD integration with GitHub Actions and testing. Use when setting up automated testing, configuring CI pipelines, or integrating LangChain tests into your build process. Trigger with phrases like "langchain CI", "langchain GitHub Actions", "langchain automated tests", "CI langchain", "langchain pipeline". allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash(gh:*) version: 1.0.0 license: MIT author: Jeremy Longshore jeremy@intentsolutions.io
LangChain CI Integration
Overview
Configure comprehensive CI/CD pipelines for LangChain applications with testing, linting, and deployment automation.
Prerequisites
- GitHub repository with Actions enabled
- LangChain application with test suite
- API keys for testing (stored as GitHub Secrets)
Instructions
Step 1: Create GitHub Actions Workflow
# .github/workflows/langchain-ci.yml
name: LangChain CI
on:
push:
branches: [main, develop]
pull_request:
branches: [main]
env:
PYTHON_VERSION: "3.11"
jobs:
lint:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v5
with:
python-version: ${{ env.PYTHON_VERSION }}
- name: Install dependencies
run: |
pip install ruff mypy
- name: Lint with Ruff
run: ruff check .
- name: Type check with mypy
run: mypy src/
test-unit:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v5
with:
python-version: ${{ env.PYTHON_VERSION }}
- name: Install dependencies
run: |
pip install -e ".[dev]"
- name: Run unit tests
run: |
pytest tests/unit -v --cov=src --cov-report=xml
- name: Upload coverage
uses: codecov/codecov-action@v4
with:
files: coverage.xml
test-integration:
runs-on: ubuntu-latest
needs: [lint, test-unit]
# Only run on main branch or manual trigger
if: github.ref == 'refs/heads/main' || github.event_name == 'workflow_dispatch'
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v5
with:
python-version: ${{ env.PYTHON_VERSION }}
- name: Install dependencies
run: |
pip install -e ".[dev]"
- name: Run integration tests
env:
OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
run: |
pytest tests/integration -v -m integration
Step 2: Configure Test Markers
# pyproject.toml
[tool.pytest.ini_options]
markers = [
"unit: Unit tests (no external API calls)",
"integration: Integration tests (requires API keys)",
"slow: Slow tests (skip in fast mode)",
]
asyncio_mode = "auto"
testpaths = ["tests"]
Step 3: Create Mock Fixtures
# tests/conftest.py
import pytest
from unittest.mock import MagicMock, AsyncMock
from langchain_core.messages import AIMessage
@pytest.fixture
def mock_llm():
"""Mock LLM for unit tests."""
mock = MagicMock()
mock.invoke.return_value = AIMessage(content="Mock response")
mock.ainvoke = AsyncMock(return_value=AIMessage(content="Mock response"))
return mock
@pytest.fixture
def mock_chain(mock_llm):
"""Mock chain for testing."""
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("{input}")
return prompt | mock_llm | StrOutputParser()
Step 4: Add Pre-commit Hooks
# .pre-commit-config.yaml
repos:
- repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
rev: v0.1.6
hooks:
- id: ruff
args: [--fix]
- id: ruff-format
- repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
rev: v1.7.1
hooks:
- id: mypy
additional_dependencies:
- langchain-core
- pydantic
Step 5: Add Deployment Stage
# Add to .github/workflows/langchain-ci.yml
deploy:
runs-on: ubuntu-latest
needs: [test-integration]
if: github.ref == 'refs/heads/main'
environment: production
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Deploy to Cloud Run
uses: google-github-actions/deploy-cloudrun@v2
with:
service: langchain-api
source: .
env_vars: |
LANGCHAIN_PROJECT=production
Output
- GitHub Actions workflow with lint, test, deploy stages
- pytest configuration with markers
- Mock fixtures for unit testing
- Pre-commit hooks for code quality
Examples
Running Tests Locally
# Run unit tests only (fast)
pytest tests/unit -v
# Run with coverage
pytest tests/unit --cov=src --cov-report=html
# Run integration tests (requires API key)
OPENAI_API_KEY=sk-... pytest tests/integration -v -m integration
# Skip slow tests
pytest tests/ -v -m "not slow"
Integration Test Example
# tests/integration/test_chain.py
import pytest
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
@pytest.mark.integration
def test_real_chain_invocation():
"""Test with real LLM (requires API key)."""
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Say exactly: {word}")
chain = prompt | llm
result = chain.invoke({"word": "hello"})
assert "hello" in result.content.lower()
Error Handling
| Error | Cause | Solution |
|-------|-------|----------|
| Secret Not Found | Missing GitHub secret | Add OPENAI_API_KEY to repository secrets |
| Rate Limit in CI | Too many API calls | Use mocks for unit tests, limit integration tests |
| Timeout | Slow tests | Add timeout markers, parallelize tests |
| Import Error | Missing dev dependencies | Ensure .[dev] extras installed |
Resources
Next Steps
Proceed to langchain-deploy-integration for deployment configuration.
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/langchain-ci-integration-mrzxur1b/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/langchain-ci-integration-mrzxur1b' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/langchain-ci-integration-mrzxur1b/download' --output '.skill-downloads/langchain-ci-integration-mrzxur1b/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/langchain-ci-integration-mrzxur1b/SKILL.md.part' '.skill-downloads/langchain-ci-integration-mrzxur1b/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read, Write, Edit, Bash(gh:*)
Extrait original : Prerequisites
- GitHub repository with Actions enabled
- LangChain application with test suite
- API keys for testing (stored as GitHub Secrets)
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/langchain-ci-integration-mrzxur1b/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/langchain-ci-integration-mrzxur1b/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/langchain-ci-integration' && cp -R '.skill-downloads/langchain-ci-integration-mrzxur1b' '.claude/skills/langchain-ci-integration'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/langchain-ci-integration-mrzxur1b'openskills read 'langchain-ci-integration-mrzxur1b'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/langchain-ci-integration-mrzxur1b/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Configurer un canal de discussion avec SecretRefs
DevOps
Configurez des canaux de discussion avec des commandes non interactives, les secrets étant uniquement des SecretRefs. Couvre les étapes de collecte, modification, réparation et vérification.
Enquêter sur les échecs CI de ClickHouse
DevOps
Investigue un échec CI de ClickHouse de bout en bout à partir d'une URL de PR ou de rapport S3. Récupère les tests échoués, classe flaky vs vraie régression, et cherche des issues/fixes existants.
Revue de PR Ansible
DevOps
Examine une PR Ansible selon le processus standardisé du projet, incluant la validation des changelogs, la couverture de tests et le suivi des commentaires.