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欢迎！感谢您对贡献感兴趣。
LangChain 已帮助形成了生成式 AI 领域最大的开发者社区，我们始终欢迎新的贡献者。无论是修复错误、添加功能、改进文档还是分享反馈，您的参与都有助于让 LangChain 和 LangGraph 对每个人来说都变得更好 🦜❤️
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发现了错误？请按照以下步骤帮助我们修复它：
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检查相应仓库的 GitHub Issues 中是否已存在该问题：
创建 Issue
如果不存在相关 Issue，请创建一个新的。撰写时，请务必遵循提供的模板，并包含一个最小化、可复现的示例。Issue 创建后，请为其附加任何相关的标签。如果项目维护者无法复现该问题，则不太可能及时处理。
等待
项目维护者将对 Issue 进行分类，并可能要求提供更多信息。由于我们处理的 Issue 数量庞大，请耐心等待。除非您有新的信息需要提供，否则请不要在 Issue 中催促。
如果您要添加一个 Issue，请尽量使其专注于单一主题。如果两个 Issue 相关或存在阻塞关系，请链接它们，而不是将它们合并。例如：
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This issue is blocked by #123 and related to #456.建议功能
对新功能或增强功能有想法？
搜索
在相应仓库的 Issues 中搜索现有的功能请求：
讨论
如果没有相关请求，请在相关类别下发起新的讨论，以便项目维护者和社区提供反馈。
描述
请务必描述用例以及它为何对他人有价值。如果可能，请提供示例或适用的模型图。概述应通过的测试用例。
贡献代码
拥有庞大的用户群，我们的小团队很难跟上所有的功能请求和错误修复。如果您有技能和时间，我们非常欢迎您的帮助！
如何创建您的第一个 Pull Request
指南
如果您开始处理某个 Issue，请将其分配给自己或请维护者分配。这有助于避免重复工作。
如果您正在寻找可以着手的工作，请查看我们仓库中标记为 "good first issue" 或 "help wanted" 的 Issues：
LLM 的可接受用途
生成式 AI 对贡献者来说可能是一个有用的工具，但像任何工具一样，使用时需要批判性思维和良好的判断力。
当贡献者的全部工作（代码更改、文档更新、Pull Request 描述）都由 LLM 生成时，我们会感到困扰。这些"路过式"的贡献通常本意良好，但在上下文相关性、准确性和质量方面往往不尽如人意。
我们将关闭那些没有成效的 Pull Requests 和 Issues，以便将维护者的精力集中在其他地方。