المهارات ai-rag-pipeline
📦
ai-rag-pipeline
مراجعة المحتوى r1 حرج ⚙️ الأوامر الخارجية🌐 الوصول إلى الشبكة
بناء مسارات بحث RAG مستندة إلى مصادر موثوقة
تحتاج الفرق إلى إجابات حديثة مع مصادر، لكن تحويل البحث الخام على الويب إلى مطالبات موثوقة أمر صعب. تعرض هذه المهارة مسارات عمل RAG باستخدام أدوات البحث والاستخراج وLLM عبر inference.sh.
يدعم: Claude Codex Code(CC)
لا تثبّت هذا Skill تلقائيًا.
تتطلب السياسة المعتمدة مراجعة المشغّل قبل أي إجراء تثبيت.
التثبيت باستخدام Agent لدي
انسخ هذا الطلب إلى Agent لديك. يتضمن صفحة Skill المعتمدة وملف manifest.
طلب الوكيل
Review the Skillstore skill "ai-rag-pipeline" from https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/manifest. Verify the artifact. Do not auto-install. Inspect the skill and report your findings, then wait for an operator or manual installation decision.يجب أن يواصل Agent عرض خطته وطلب أي تأكيد تفرضه سياسة الأمان.
موارد مهيّأة لـ Agents
استخدم هذه الروابط عندما يحتاج AI Agent أو crawler أو script إلى سياق نظيف بدلًا من قراءة الصفحة كاملة.
اختبرها
جارٍ استخدام "ai-rag-pipeline". ابحث في أحدث اختراقات الحوسبة الكمومية ولخص أقوى المصادر.
النتيجة المتوقعة:
- تم جمع نتائج البحث من مزود بحث على الويب.
- تم تجميع النتائج ضمن تقدم العتاد، وتصحيح الأخطاء، والتبني التجاري.
- تم إرجاع ملخص موجز مع الاستشهاد بالمصادر لكل ادعاء رئيسي.
جارٍ استخدام "ai-rag-pipeline". تحقق من ادعاء حول أتمتة الوظائف بحلول عام 2030.
النتيجة المتوقعة:
- تم البحث عن دراسات وأدلة مرتبطة بالادعاء.
- تم فصل الأدلة الداعمة عن الأدلة المناقضة.
- تم إنتاج حكم مع التحفظات ومراجع المصادر.
جارٍ استخدام "ai-rag-pipeline". حوّل تقريرين من تقارير القطاع إلى موجز تنفيذي.
النتيجة المتوقعة:
- تم استخراج محتوى التقرير من عناوين URL المقدمة.
- تم تحديد النتائج الرئيسية والمقاييس والتوصيات.
- تم تلخيص المادة في موجز تنفيذي منظم.
التدقيق الأمني
حرجv4 • ٥/٧/٢٠٢٦ فتح التقرير المرتبط بالإصدار
Most static external-command findings are false positives caused by Markdown fences, inline app IDs, or documented Bash examples. The remote installer at SKILL.md:21 is confirmed because it pipes downloaded code into a shell, and semantic review also found third-party data sharing and untrusted retrieval content flowing into LLM prompts.
1
الملفات التي تم فحصها
314
الأسطر التي تم تحليلها
1
عناصر المراجعة
0
تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة
مخاوف أمنية مؤكدة (3)
حرج
Pipe to shell pattern
curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login
Line 21 downloads a script from cli.inference.sh and pipes it directly to sh. This is a classic remote code execution install pattern if a user follows the quick start.
متوسط
Third-Party Data Sharing Through RAG Services
The skill allows Bash(infsh *) and examples send user topics, claims, URLs, and retrieved content to inference.sh apps backed by Tavily, Exa, and OpenRouter. This is expected for RAG, but users must avoid secrets or regulated data.
The allowed-tools declaration permits infsh commands, and multiple examples pass user-defined or retrieved content to external search and LLM apps. This is directly visible in the cited lines.
متوسط
Untrusted Retrieval Content Injected Into Prompts
Search and extraction outputs are interpolated directly into LLM prompts, including SEARCH_RESULT, CONTENT, EVIDENCE, and results variables. Web content can contain adversarial instructions that influence generated answers unless it is isolated and treated as untrusted evidence.
The examples place externally retrieved text directly inside prompts sent to LLM apps. This is a known RAG prompt-injection risk, although it matches the skill purpose.
عناصر مراجعة القدرات (1)
هذه قدرات محلية حقيقية قد يُتوقع وجودها لهذه المهارة، لذا فهي تتطلب مراجعة ولكن لا تُحتسب كسلوك خبيث مؤكد.
حرج
Hardcoded URL
curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login
The hardcoded URL is part of a curl to shell installer on line 21, so it is not just a documentation link. It causes remote network content to be executed by the shell.
عوامل الخطر
⚙️ الأوامر الخارجية (65)
SKILL.md:20-28 SKILL.md:28-43 SKILL.md:43-45 SKILL.md:45-49 SKILL.md:49-51 SKILL.md:51-55 SKILL.md:55-57 SKILL.md:57-65 SKILL.md:65-66 SKILL.md:66-67 SKILL.md:67-73 SKILL.md:73-74 SKILL.md:74-80 SKILL.md:80-81 SKILL.md:81-82 SKILL.md:82-83 SKILL.md:83-89 SKILL.md:89-104 SKILL.md:104-108 SKILL.md:108-125 SKILL.md:125-129 SKILL.md:129-149 SKILL.md:149-153 SKILL.md:153-175 SKILL.md:175-179 SKILL.md:179-209 SKILL.md:209-213 SKILL.md:213-218 SKILL.md:218-224 SKILL.md:224-230 SKILL.md:230-234 SKILL.md:234-247 SKILL.md:247-253 SKILL.md:253-257 SKILL.md:257-261 SKILL.md:261-267 SKILL.md:267-273 SKILL.md:273-290 SKILL.md:290-294 SKILL.md:294-306 SKILL.md:306-308 SKILL.md:24 SKILL.md:91-93 SKILL.md:110 SKILL.md:111 SKILL.md:131-136 SKILL.md:158-160 SKILL.md:183 SKILL.md:184 SKILL.md:185 SKILL.md:236 SKILL.md:239-241 SKILL.md:263 SKILL.md:266 SKILL.md:281 SKILL.md:20-28 SKILL.md:89-104 SKILL.md:108-125 SKILL.md:129-149 SKILL.md:153-175 SKILL.md:179-209 SKILL.md:234-247 SKILL.md:261-267 SKILL.md:273-290 SKILL.md:274
🌐 الوصول إلى الشبكة (6)
الأنماط المكتشفة
Pipe to shell pattern
دقّقه: codex عرض سجل التدقيق →
شارك واستشهد بهذا التقرير
شارك تقرير التقييم المرتبط بالإصدار والشارة المحايدة وبطاقة التضمين والاستشهادات. تعرض Skillstore الأدلة من دون أن تقرر ما إذا كانت هذه المهارة آمنة.
نسخ رابط التقرير
https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportشارة Markdown
[](https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline?utm_source=security_passport_badge)شارة HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>بطاقة قابلة للتضمين
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>الاستشهادات الأكاديمية (APA · BibTeX · CFF)
اقتباس APA
inference-sh. (2026). ai-rag-pipeline security audit report (audit version 4) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/audits/4اقتباس BibTeX
@techreport{inference-sh-inference-sh-ai-rag-pipeline-2026,
author = {inference-sh},
title = {ai-rag-pipeline security audit report (audit version 4)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {4},
url = {https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/audits/4},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "ai-rag-pipeline security audit report (audit version 4)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "inference-sh"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/audits/4"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:inference-sh-ai-rag-pipeline:audit:4"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
مقارنة المتغيرات
2 متغيرات قابلة للتثبيتتبقى مهارة كل مؤلف عنصراً مستقلاً قابلاً للتثبيت. يُرتب المتغير الموصى به وفق أدلة Skillstore.
سبب تصدر هذا المتغير
استخدام أعلى في Skillstore
المؤلف / المصدر تقييم Skillstore موثوقية الأدلة استخدام Skillstore تم التحديث
inference-sh-ai-rag-pipeline
تقييم Skillstore 38
موثوقية الأدلة متوسط
استخدام Skillstore 44
تم التحديث
2026-09-09
inference-sh-9-ai-rag-pipeline
تقييم Skillstore 38
موثوقية الأدلة متوسط
استخدام Skillstore 6
تم التحديث
2026-09-09
تقييم Skillstore
سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: متوسط 55
الهندسة المعمارية
85
قابلية الصيانة
87
المحتوى
70
المجتمع
91
الامتثال للمواصفات
ما الذي يمكنك بناؤه
البحث في موضوع سريع التغير
اجمع أدلة من الويب، ولخصها باستخدام LLM، واطلب الاستشهاد بالمصادر.
إنشاء نموذج أولي لوكيل RAG
اربط البحث والاستخراج واستدعاءات النموذج قبل بناء تطبيق أكبر.
التحقق من الادعاءات قبل النشر
ابحث عن أدلة داعمة وأدلة مناقضة، ثم أنشئ تحققا منظما من الحقائق.
جرّب هذه الموجّهات
الإجابة مع المصادر
Use ai-rag-pipeline to answer this question with a web search, a concise Claude summary, and source citations: [question].
مقارنة مزودي البحث
Use ai-rag-pipeline to research [topic] with Tavily and Exa, then compare common themes, conflicts, and strongest sources.
تحليل عناوين URL محددة
Use ai-rag-pipeline to extract these URLs, summarize the key findings, list important data points, and identify unresolved questions: [URLs].
تصميم مسار عمل RAG أكثر أمانا
Use ai-rag-pipeline to design a RAG workflow for [use case]. Include provider choices, source grading, privacy controls, and prompt-injection safeguards.
أفضل الممارسات
- راجع أوامر التثبيت قبل تشغيلها، خصوصا أنماط pipe to shell.
- تعامل مع الصفحات المسترجعة كأدلة غير موثوقة واعزلها عن التعليمات.
- احجب البيانات الحساسة قبل إرسال الاستعلامات أو المستندات إلى خدمات RAG خارجية.
تجنب
- تمرير مثبت بعيد مباشرة إلى shell دون تحقق.
- مطالبة النموذج باتباع التعليمات الموجودة داخل محتوى ويب مسترجع.
- إرسال بيانات عملاء خاصة إلى مزودي البحث أو LLM دون موافقة.
الأسئلة المتكررة
ما الذي تساعد هذه المهارة في بنائه؟
تساعد في بناء مسارات عمل RAG تجمع بين البحث على الويب، واستخراج المحتوى، واستجابات LLM مع الاستشهاد بالمصادر.
ما الخدمات التي تشير إليها؟
تشير إلى تطبيقات inference.sh لنماذج Tavily وExa وOpenRouter مثل Claude وGPT-4o وGemini.
هل تتطلب حساب inference.sh؟
نعم. تفترض الأمثلة أن infsh CLI مثبت وأن المستخدم مسجل الدخول.
هل يمكن تشغيلها بالكامل دون اتصال؟
لا. تعتمد مسارات العمل على خدمات بحث واستخراج وLLM خارجية.
كيف ينبغي التعامل مع البيانات الحساسة؟
يجب حجب الاستعلامات والمستندات وبيانات العملاء الحساسة أو اعتمادها قبل استخدام مزودين خارجيين.
ما الذي يجب مراجعته قبل الاستخدام؟
راجع أمر المثبت البعيد، وشروط المزودين، وقواعد التعامل مع البيانات، وضمانات الحماية من prompt-injection.
تفاصيل المطور
المؤلف
inference-shالترخيص
MIT
مراجعة Skillstore
r1
تنبيه الإصدار
لم يعلن المؤلف عن إصدار.
مرجع
a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b
حداثة الصيانة
٢١/٧/٢٠٢٦
الاستخدام
7 تنزيلات · 206 مشاهدات
بنية الملفات
📄 SKILL.md