Fähigkeiten ai-native-development
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ai-native-development

v1.0.0 Inhaltsrevision r1 Hohes Risiko ⚙️ Externe Befehle📁 Dateisystemzugriff⚡ Enthält Skripte🌐 Netzwerkzugriff🔑 Umgebungsvariablen

KI-native Anwendungen entwickeln

Teams benötigen zuverlässige Muster, um LLMs, Retrieval, Tools und Agenten in Produktionssoftware zu integrieren. Diese Skill bietet praktische Vorlagen und Referenzen für RAG, Vektorsuche, function calling, Observability und Kostenkontrolle.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
⚠️ 38 Schlecht

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Kopieren Sie diese Anfrage in Ihren Agent. Sie enthält die maßgebliche Skill-Seite und das Manifest.

Agent-Anfrage
Review the Skillstore skill "ai-native-development" from https://skillstore.io/skills/ariegoldkin-ai-native-development.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/ariegoldkin-ai-native-development/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.

Ihr Agent sollte weiterhin seinen Plan anzeigen und alle von der Sicherheitsrichtlinie verlangten Bestätigungen anfordern.

Agent-lesbare Ressourcen

Verwenden Sie diese Links, wenn ein KI-Agent, Crawler oder Skript sauberen Kontext benötigt, statt die vollständige Seite zu lesen.

Markdown-Detailseite GET /skills/ariegoldkin-ai-native-development.md Signiertes manifest GET /api/skills/ariegoldkin-ai-native-development/manifest Signiertes lockfile GET /api/skills/ariegoldkin-ai-native-development/lockfile

Testen

„ai-native-development“ wird verwendet. Design a RAG assistant for HR policy documents.

Erwartetes Ergebnis:

  • Ein Retrieval-Plan mit Chunk-Größe, Overlap, Metadatenfeldern und top-k-Strategie.
  • Eine Prompt-Struktur, die Zitate verlangt und nicht belegte Antworten ablehnt.
  • Eine Validierungscheckliste für Quellenabdeckung, Halluzinationsprüfungen und Datenschutzprüfung.

„ai-native-development“ wird verwendet. Review my agent tools before launch.

Erwartetes Ergebnis:

  • Eine Tool-Sicherheitsprüfung, die Seiteneffekte wie E-Mails oder Datenbankschreibvorgänge markiert.
  • Empfohlene JSON-Schema-Einschränkungen und Punkte für menschliche Freigabe.
  • Ein Limitplan für maximale Iterationen, Logging und Fehlerbehebung.

„ai-native-development“ wird verwendet. Reduce cost for an LLM feature.

Erwartetes Ergebnis:

  • Ein Modell-Routing-Plan für einfache und komplexe Anfragen.
  • Caching- und Batching-Möglichkeiten für wiederholte Prompts oder Embeddings.
  • Budgetwarnungen und Nutzungsmetriken zur Überwachung nach dem Deployment.

Sicherheitsaudit

Hohes Risiko
v11 • 9.7.2026 Versionsbericht öffnen

Most static findings are false positives caused by JavaScript template literals, documentation links, and environment-variable examples in educational material. One real high-risk example uses eval() in a calculator tool, and the agent template should add explicit approval before email or other external side effects.

10
Gescannte Dateien
4,519
Analysierte Zeilen
1
Prüfelemente
0
Falschmeldungen ignoriert

Bestätigte Sicherheitsbedenken (1)

Hoch
templates/agent-workflow-template.ts:57-70templates/agent-workflow-template.ts:381-384templates/agent-workflow-template.ts:423-425
Autonomous Agent Action Without Approval Guard
The agent workflow template defines a send_email tool and examples ask an agent to send reports or summaries, but the template does not include an explicit human approval step before external side effects. This can lead users to copy an agent pattern that performs visible actions without confirmation.
The email tool is a stub, but the surrounding template and examples present autonomous email sending as an intended action. The risk is a design-level safety omission rather than hidden malware.
Elemente der Fähigkeitsprüfung (1)

Dies sind echte lokale Fähigkeiten, die für diese Fähigkeit erwartet werden können; daher müssen sie überprüft werden, werden jedoch nicht als bestätigtes bösartiges Verhalten gezählt.

Hoch
references/agentic-workflows.md:88
Dynamic code evaluation with eval()
return { result: eval(expression) }
The reference implements a calculate tool with eval(expression), which is unsafe if copied into an agent that accepts model-selected or user-controlled input. This is a direct arbitrary code execution pattern in an educational example.

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (50)
examples/chatbot-with-rag-example.ts:26 references/agentic-workflows.md:26-68 references/agentic-workflows.md:68-77 references/agentic-workflows.md:98-107 references/agentic-workflows.md:161-183 references/agentic-workflows.md:237-245 references/agentic-workflows.md:250-264 references/agentic-workflows.md:264-273 references/agentic-workflows.md:273-283 references/agentic-workflows.md:283-295 references/agentic-workflows.md:295-303 references/agentic-workflows.md:385-397 references/agentic-workflows.md:397-398 references/agentic-workflows.md:398-410 references/agentic-workflows.md:415-419 references/agentic-workflows.md:419-428 references/function-calling.md:246-249 references/function-calling.md:271-297 references/function-calling.md:297-312 references/function-calling.md:334-343 references/observability.md:349-372 references/observability.md:372-385 references/observability.md:439-444 references/observability.md:467-471 references/observability.md:471-479 references/observability.md:491-515 references/observability.md:524-529 references/observability.md:529-544 references/observability.md:591-594 references/rag-patterns.md:25-34 references/rag-patterns.md:34-38 references/rag-patterns.md:38-46 references/rag-patterns.md:59-67 references/rag-patterns.md:73-77 references/rag-patterns.md:77-92 references/rag-patterns.md:109-117 references/rag-patterns.md:290-304 references/rag-patterns.md:324-330 references/rag-patterns.md:330-333 references/rag-patterns.md:333-338 references/rag-patterns.md:338-362 references/rag-patterns.md:410-424 references/rag-patterns.md:494-496 references/rag-patterns.md:496-498 references/rag-patterns.md:498-500 references/vector-databases.md:350-361 references/vector-databases.md:395-398 SKILL.md:52 SKILL.md:67 SKILL.md:89
📁 Dateisystemzugriff (2)
examples/chatbot-with-rag-example.ts:7 SKILL.md:367
⚡ Enthält Skripte (1)
references/agentic-workflows.md:88
🌐 Netzwerkzugriff (11)
references/function-calling.md:297 references/function-calling.md:297 references/vector-databases.md:177 references/vector-databases.md:290 SKILL.md:198 SKILL.md:608 SKILL.md:609 SKILL.md:610 SKILL.md:611 SKILL.md:612 SKILL.md:613
🔑 Umgebungsvariablen (30)
references/function-calling.md:492 references/function-calling.md:492 references/function-calling.md:492 references/observability.md:17 references/observability.md:127 references/observability.md:128 references/observability.md:499 references/observability.md:508 references/observability.md:17 references/observability.md:127 references/observability.md:128 references/observability.md:499 references/observability.md:508 references/observability.md:17 references/observability.md:128 references/vector-databases.md:16 references/vector-databases.md:76 references/vector-databases.md:16 references/vector-databases.md:76 references/vector-databases.md:16 references/vector-databases.md:76 templates/agent-workflow-template.ts:8 templates/agent-workflow-template.ts:8 templates/agent-workflow-template.ts:8 templates/rag-pipeline-template.ts:10 templates/rag-pipeline-template.ts:11 templates/rag-pipeline-template.ts:10 templates/rag-pipeline-template.ts:11 templates/rag-pipeline-template.ts:10 templates/rag-pipeline-template.ts:11
Geprüft von: claude Audit-Verlauf anzeigen →
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Sicherheitsbewertung

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[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/ariegoldkin-ai-native-development/security.svg)](https://skillstore.io/skills/ariegoldkin-ai-native-development?utm_source=security_passport_badge)

HTML-Badge

<a href="https://skillstore.io/skills/ariegoldkin-ai-native-development?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/ariegoldkin-ai-native-development/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Einbettungskarte

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/ariegoldkin-ai-native-development.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
Wissenschaftliche Zitate (APA · BibTeX · CFF)

APA-Zitat

AI Agent Hub. (2026). ai-native-development security audit report (audit version 11) [Author version 1.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/ariegoldkin-ai-native-development/audits/11

BibTeX-Zitat

@techreport{ai-agent-hub-ariegoldkin-ai-native-development-2026, author = {AI Agent Hub}, title = {ai-native-development security audit report (audit version 11)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {11}, url = {https://skillstore.io/skills/ariegoldkin-ai-native-development/audits/11}, note = {Author version 1.0.0} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "ai-native-development security audit report (audit version 11)" version: "1.0.0" type: report authors: - name: "AI Agent Hub" date-released: "2026-07-09" url: "https://skillstore.io/skills/ariegoldkin-ai-native-development/audits/11" identifiers: - type: other value: "skillstore:ariegoldkin-ai-native-development:audit:11" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore-Score

Warum dieser Score Evidenzvertrauen: Mittel
45
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
71
Gemeinschaft
78
Spezifikationskonformität

Was Sie erstellen können

Einen Support-RAG-Assistenten prototypisieren

Nutze die Retrieval- und Zitationsmuster, um einen fundierten Chatbot für Produktdokumentation oder interne Wissensdatenbanken zu entwerfen.

Einen agentischen Workflow planen

Wende die ReAct- und Multi-Agent-Beispiele an, um komplexe Aufgaben in toolgestützte Agentenschritte mit klaren Grenzen aufzuteilen.

KI-Funktionen für die Produktion vorbereiten

Nutze die Observability- und Kostenrichtlinien, um Tracing, Budgetprüfungen, Qualitätsevaluation und Debugging-Workflows hinzuzufügen.

Diese Prompts ausprobieren

Eine Retrieval-Architektur auswählen 
Help me choose a RAG architecture for my application. My data sources are [describe sources], users ask [describe questions], and my constraints are [latency, cost, privacy]. Recommend chunking, retrieval, and vector database choices.
Einen fundierten Q&A-Ablauf implementieren 
Use this skill to outline a grounded Q&A flow with citations. Include ingestion, embeddings, retrieval, prompt construction, answer generation, and validation steps for [application context].
Ein Agent-Tool-Design prüfen 
Review this proposed agent tool list for safety and reliability: [paste tools]. Identify missing schemas, approval gates, validation needs, and iteration limits before implementation.
Produktionsmonitoring entwerfen 
Design a production observability plan for an AI application that uses [model], [retrieval system], and [tools]. Include metrics, traces, evaluations, cost alerts, failure modes, and dashboards.

Bewährte Praktiken

  • Beginne mit einem eng umrissenen RAG-Anwendungsfall und evaluiere die Antwortqualität, bevor du den Umfang erweiterst.
  • Füge explizite Freigaben für Tools hinzu, die Nachrichten senden, Daten ändern oder externe Systeme aufrufen.
  • Verfolge Token-Nutzung, Latenz, Fehler und Antwortqualität ab dem ersten Produktionstest.

Vermeiden

  • Kopiere keine Beispiele mit eval oder uneingeschränkter Tool-Ausführung in die Produktion.
  • Platziere keine API-Schlüssel, privaten Daten oder versteckten Anweisungen in Prompts.
  • Verlasse dich nicht allein auf Vektorsuche, wenn exakte Keyword- oder Metadatenfilter erforderlich sind.

Häufig gestellte Fragen

Ist diese Skill hauptsächlich für Claude, Codex oder Claude Code gedacht?
Sie unterstützt Workflows für Claude, Codex und Claude Code. Die Beispiele behandeln außerdem provider-neutrale Muster für KI-Anwendungen.
Erstellt sie automatisch eine vollständige RAG-Anwendung?
Nein. Sie bietet Vorlagen, Referenzen und Checklisten, die Entwickler an ihre Anwendung und Infrastruktur anpassen.
Kann ich die Beispiele in der Produktion verwenden?
Verwende sie nur als Ausgangspunkt. Prüfe Sicherheit, Provider-Konfiguration, Fehlerbehandlung und Freigabeschritte vor dem Produktionseinsatz.
Welche Themen deckt die Skill ab?
Sie behandelt Embeddings, Vektordatenbanken, RAG, function calling, Agenten, Streaming, Kostenoptimierung und Observability.
Benötigt diese Skill externe Dienste?
Einige Beispiele verwenden externe Modell-Provider und Vektordatenbanken. Du kannst die Muster an lokale oder selbst gehostete Alternativen anpassen.
Was sollte ich zuerst zur Sicherheit prüfen?
Prüfe Tool-Ausführung, Umgang mit Secrets, Schutz vor Prompt Injection, Grenzen für Nutzerdaten, Rate Limits und Anforderungen an menschliche Freigaben.

Entwicklerdetails

Lizenz

MIT

Autorenversion

v1.0.0

Skillstore-Revision

r1

Repository

https://github.com/ArieGoldkin/ai-agent-hub/tree/main/skills/ai-native-development

Ref.

7db9b9f06e0ab79c575b58bc48c4d8dc9849f424

Aktualität der Wartung

22.7.2026

Nutzung

7 Downloads · 240 Aufrufe

Dateistruktur

📁 checklists/

📄 ai-implementation-checklist.md

📁 examples/

📄 chatbot-with-rag-example.ts

📁 references/

📄 agentic-workflows.md

📄 function-calling.md

📄 observability.md

📄 rag-patterns.md

📄 vector-databases.md

📁 templates/

📄 agent-workflow-template.ts

📄 rag-pipeline-template.ts

📄 SKILL.md

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