Habilidades ai-rag-pipeline
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ai-rag-pipeline

Seguro

Construir pipelines RAG con búsqueda web y LLMs

También disponible en: inference-sh

Los agentes de IA e investigadores a menudo producen respuestas sin información actual o fuentes. Esta habilidad permite construir pipelines RAG que combinan búsqueda web en tiempo real con LLMs para generar respuestas precisas, fundamentadas y verificables.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 Bronce
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Usando "ai-rag-pipeline". Investiga los últimos desarrollos en computación cuántica

Resultado esperado:

  • Basado en búsquedas recientes, estos son los desarrollos clave en computación cuántica:
  •  
  • 1. **Avances en Corrección de Errores** - Investigadores de Google e IBM han demostrado avances significativos en corrección cuántica de errores...
  •  
  • Fuentes: [Nature](https://nature.com/quantum), [IBM Research](https://research.ibm.com)

Usando "ai-rag-pipeline". Verificación de hechos: La IA reemplazará el 50% de los trabajos para 2030

Resultado esperado:

  • VEREDICTO: Parcialmente verdadero / No verificado
  •  
  • EVIDENCIA DE APOYO:
  • - El informe de McKinsey sugiere que el 30% de las tareas actuales podrían automatizarse...
  •  
  • EVIDENCIA CONTRADICTORIA:
  • - El Foro Económico Mundial proyecta que la IA creará 97 millones de nuevos empleos...
  •  
  • CONCLUSIÓN: La afirmación es exagerada. La IA transformará el trabajo en lugar de simplemente reemplazar empleos.

Auditoría de seguridad

Seguro
v1 • 3/3/2026

All static findings are false positives. The skill uses standard bash command substitution syntax to invoke the legitimate inference.sh CLI tool for web search and LLM queries. Network requests go to authorized services (inference.sh, Tavily, Exa, OpenRouter). The pipe-to-shell pattern at line 16 is a standard CLI installation method documented to only download and verify binaries.

1
Archivos escaneados
311
Líneas analizadas
3
hallazgos
1
Auditorías totales

Problemas de riesgo alto (1)

SKILL.md:15-303
External Commands Detected
Static scanner detected 66 instances of external command execution using bash command substitution $(...). These are legitimate CLI tool invocations to call the infsh CLI for search and LLM operations. No user input is passed unsanitized to these commands.
Problemas de riesgo medio (1)
SKILL.md:9-310
Network Requests Detected
Static scanner detected 9 hardcoded URLs. These point to legitimate services: inference.sh (the skill platform), example.com (placeholder URLs in examples), and documentation links.
Problemas de riesgo bajo (1)
SKILL.md:16
Installation Script Pattern
Line 16 uses 'curl | sh' pattern for CLI installation. This is a standard installation method used by Docker, Node.js, and many other major projects. The skill documentation notes the installer only downloads and verifies SHA-256 checksums.
Auditado por: claude

Puntuación de calidad

38
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
50
Comunidad
88
Seguridad
91
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Asistente de Investigación

Automatiza la investigación buscando múltiples fuentes, agregando hallazgos y generando informes completos con citas.

Herramienta de Verificación de Hechos

Verifica afirmaciones buscando evidencia que apoye y contradiga, luego genera veredictos equilibrados con fuentes.

Conocimiento para Agentes de IA

Da a los agentes de IA la capacidad de obtener información actual y citar fuentes, haciendo sus respuestas verificables.

Prueba estos prompts

Búsqueda y Respuesta Simple 
Busca información sobre [TOPIC] usando búsqueda tavily, luego proporciona un resumen con fuentes.
Investigación Multi-Fuente 
Ejecuta búsquedas sobre [TOPIC] usando tavily y exa search. Compara los resultados e identifica temas comunes.
Análisis de Contenido de URL 
Extrae contenido de estas URLs: [URLS]. Luego analiza y resume los hallazgos clave.
Pipeline de Verificación de Hechos 
Busca evidencia sobre esta afirmación: [CLAIM]. Proporciona un veredicto con fuentes que apoyen y contradigan.

Mejores prácticas

  • Usa consultas específicas y contextuales en lugar de términos vagos para mejorar la relevancia de la búsqueda
  • Resume los resultados de búsqueda largos antes de pasarlos a los LLMs para gestionar la longitud del contexto
  • Siempre solicita citas de fuentes en las respuestas de los LLM para verificabilidad

Evitar

  • Usar consultas demasiado amplias como 'noticias de IA' en lugar de temas específicos
  • Pasar resultados de búsqueda sin procesar directamente a los LLMs sin resumir para salidas largas
  • Omitir la atribución de fuentes - siempre verifica que las respuestas de IA citen sus fuentes

Preguntas frecuentes

¿Qué claves API necesito para esta habilidad?
Necesitas claves API para inference.sh CLI, que proporciona acceso a Tavily, Exa y servicios de OpenRouter. Regístrate en inference.sh para comenzar.
¿Puedo usar mi propia clave API de OpenAI o Anthropic?
Esta habilidad usa OpenRouter como puerta de enlace de LLM, que proporciona acceso a Claude, GPT-4 y Gemini. La integración directa de clave API requeriría modificación de la habilidad.
¿Cómo se compara con Perplexity?
Esta habilidad proporciona funcionalidad similar - búsqueda web + LLM para respuestas con fuentes. Controlas el pipeline y puedes personalizarlo para casos de uso específicos.
¿Puedo buscar documentos internos?
No, esta habilidad busca en la web a través de Tavily y Exa. Para búsqueda de documentos internos, necesitarías una solución RAG separada con indexación local.
¿El tráfico de búsqueda es ilimitado?
El uso de búsqueda depende de tu plan de API con los proveedores respectivos. Consulta los precios de inference.sh para los límites.
¿Puedo personalizar qué LLM se usa?
Sí, la habilidad incluye ejemplos para Claude Sonnet, Claude Haiku, GPT-4o y Gemini 2.5 Pro. Puedes modificar el ID de la app en los ejemplos.

Detalles del desarrollador

Licencia

MIT

Repositorio

https://github.com/inference-sh-9/skills/tree/main/skills/ai-rag-pipeline/

Ref.

main

Estructura de archivos

📄 SKILL.md