المهارات clarity-gate
📦

clarity-gate

آمن

تحقق من جودة محتوى RAG قبل الاستيعاب

منع المحتوى منخفض الجودة أو الهلوسي من دخول قاعدة معرفة RAG الخاصة بك. توفر هذه المهلة إطار تحقق منهجي مع نقاط تحكم جودة تسعة وتحقق من التحقق البشري في الحلقة.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 برونزي
1

تنزيل ZIP المهارة

2

رفع في Claude

اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "clarity-gate". صفحة ت��ثيق تقني حول مصادقة API

النتيجة المتوقعة:

  • تقييم الجودة: تمت الموافقة مع توصيات طفيفة
  • - الدقة الواقعية: تم التحقق منها مقابل وثائق API الرسمية
  • - مصداقية المصدر: الوثائق الرسمية
  • - اكتمال المعلومات: قسم حدود المعدل مفقود
  • - الاتساق المنطقي: نجح
  • - الصلة الزمنية: حالي (2024)
  • - العمق التقني: مناسب لجمهور المطورين
  • - ملاءمة الجمهور: واضح ومنظم بشكل جيد
  • - جودة الاقتباس: جيد - يتضمن أمثلة على الرموز
  • - فحص التكرار: لم يتم العثور على محتوى مكرر
  • التوصية: أضف توثيق حدود المعدل قبل الاستيعاب.

استخدام "clarity-gate". منشور مدونة حول اتجاهات الصناعة من 2019

النتيجة المتوقعة:

  • تقييم الجودة: مرفوض
  • - الصلة الزمنية: فشل - المحتوى عمره 5 سنوات
  • - الدقة الواقعية: لا يمكن التحقق - المصادر قديمة
  • - التوصية: الرفض بسبب العمر. فكر في التحديث ببيانات حديثة إذا كانت المعلومات لا تزال قيمة.

التدقيق الأمني

آمن
v1 • 2/25/2026

All static analysis findings are false positives. The skill contains only documentation content (SKILL.md) with no executable code. Hardcoded URLs are legitimate GitHub repository links in documentation. No actual cryptographic algorithms or security-sensitive patterns present.

1
الملفات التي تم فحصها
23
الأسطر التي تم تحليلها
0
النتائج
1
إجمالي عمليات التدقيق
لا توجد مشكلات أمنية
تم تدقيقه بواسطة: claude

درجة الجودة

38
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
50
المجتمع
100
الأمان
83
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

إدارة قاعدة المعرفة المؤسسية

يمكن للفرق التي تبني تطبيقات RAG تنفيذ بوابات جودة لمنع المستندات منخفضة الجودة من دخول قاعدة المعرفة المؤسسية الخاصة بهم.

اختيار محتوى البحث

يمكن للباحثين والفرق الأكاديمية التحقق من جودة وموثوقية المصادر قبل إضافتها إلى أنظمة الاسترجاع.

قاعدة معرفة دعم العملاء

يمكن لفرق الدعم التأكد من جودة ودقة التوثيق قبل النشر في أنظمة دعم العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

جرّب هذه الموجهات

التحقق الأساسي من المحتوى 
راجع هذا المستند للبحث عن مشاكل الجودة قبل إضافته إلى قاعدة معرفة RAG الخاصة بنا. تحقق من الوضوح والدقة والاكتمال.
تقييم الجودة من تسع نقاط 
قيم هذا المحتوى باستخدام إطار clarity-gate: 1) الدقة الواقعية 2) مصداقية المصدر 3) اكتما�� المعلومات 4) الاتساق المنطقي 5) الصلة الزمنية 6) العمق التقني 7) ملاءمة الجمهور 8) جودة الاقتباس 9) فحص التكرار. قدم درجات لكل بُعد.
التحقق من HITL على جولتين 
الجولة 1: قم بإجراء فحوصات جودة آلية على هذا المستند ووضع علامة على أي مخاوف. الجولة 2: قدم العناصر المحددة للمراجعة البشرية ودمج الملاحظات في قرار الموافقة النهائية.
تدقيق محتوى دفعي 
راجع هذه الدفعة من المستندات لنظام RAG الخاص بنا. طبق إطار التحقق من clarity-gate لتحديد المستندات التي تستوفي معايير الجودة وأيها يحتاج إلى مراجعة أو رفض.

أفضل الممارسات

  • حدد معايير جودة محددة لمجالك قبل تنفيذ التحقق
  • استخدم سير عمل HITL على جولتين للمحتوى الحرج حيث الدقة أساسية
  • توثيق أسباب الرفض لتحسين جودة المحتوى بمرور الوقت
  • معايرة صرامة التحقق بناءً على حالة الاستخدام وتحمل المخاطر

تجنب

  • لا تستخدم هذه المهلة كبديل للتقييم الصحيح للمصدر والتحقق من الحقائق
  • تجنب معاملة جميع أنواع المحتوى بنفس معايير الجودة - اضبط المعايير لكل مجال
  • لا تتخط المراجعة البشرية للمحتوى عالي المخاطر مثل المعلومات الطبية أو القانونية
  • لا تستوعب أبدًا المحتوى دون التحقق عند بناء أنظمة تؤثر على القرارات

الأسئلة المتكررة

ما هو إطار التحقق من 9 نقاط؟
يقوم الإطار بتقييم المحتوى عبر تسعة أبعاد: الدقة الواقعية، ومصداقية المصدر، والاكتمال، والاتساق المنطقي، والصلة الزمنية، والعمق التقني، وملاءمة الجمهور، وجودة الاقتباس، والتكرار. هذا يض��ن تقييم شامل للجودة قبل دخول المحتوى إلى نظام RAG الخاص بك.
كيف يعمل سير عمل HITL على جولتين؟
تقوم الجولة الأولى بإجراء فحوصات جودة آلية ووضع علامة على المشاكل المحتملة. الجولة الثانية تقدم العناصر المحددة للمراجعة البشرية، مما يسمح للخبراء باتخاذ قرارات الموافقة النهائية. هذا يجمع كفاءة الذكاء الاصطناعي مع الحكم البشري للتحقق من صحة المحتوى الحرج.
هل يمكنني تخصيص معايير التحقق لمجالي؟
نعم، توفر المهلة إطارًا يمكنك تكييفه. اضبط نقاط التحقق التسعة بناءً على متطلباتك المحددة ومعايير الصناعة وتحمل المخاطر. على سبيل المثال، قد يولي المحتوى الطبي أولوية أكبر لمصداقية المصدر من التوثيق التقني.
هل تقوم هذه المهلة بتصفية المحتوى تلقائيًا؟
لا، هذه مهلة توثيق توفر التوجيهات والأنماط. يجب عليك تنفيذ منطق التحقق الفعلي في خط أنابيب RAG الخاص بك. تساعد المهلة في تصميم بوابات جودة فعالة وسير عمل التحقق.
متى يجب أن أستخدم التحقق الصارم مقابل المريح؟
استخدم تحققًا صارمًا مع مراجعة HITL كاملة للمحتوى عالي المخاطر مثل المعلومات الطبية أو القانونية أو الحرجة للسلامة. استخدم تحققًا مريحًا للمحتوى منخفض المخاطر مثل الملاحظات الداخلية أو المواد المسودة حيث Accept دقة طفيفة.
كيف أدمج هذا في خط أنابيب RAG الحالي الخاص بي؟
نفذ التحقق كخطوة معالجة مسبقة قبل تقسيم المستند وتضمينه. استخدم Claude لتقييم كل مستند مقابل معايير الجودة الخاصة بك، وقم بتوجيه المحتوى المرفوض أو المحدد إلى طوابير المراجعة البشرية. لا تستوعب سوى المحتوى الذي يجتاز التحقق.

تفاصيل المطور

المؤلف

sickn33

الترخيص

MIT

المستودع

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/web-app/public/skills/clarity-gate

مرجع

main

بنية الملفات

📄 SKILL.md