context7-integration
Intégrer Context7 pour la gestion des connaissances
La création d'applications alimentées par l'IA nécessite un contexte fondé sur des documents. Cette compétence fournit du code prêt à l'emploi pour intégrer le magasin de connaissances Context7 avec l'ingestion de documents, la recherche sémantique et le contrôle d'accès basé sur les rôles pour les systèmes ERP.
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正在使用「context7-integration」。 Rechercher dans la base de connaissances des informations sur les procédures d'inscription des étudiants
預期結果:
- 3 documents pertinents trouvés :
- • Procédure d'inscription des étudiants - Similarité : 0.92
- • FAQ sur l'inscription - Similarité : 0.78
- • Guide du nouvel étudiant - Similarité : 0.71
- Le résultat principal fournit un guide étape par étape pour l'inscription des nouveaux étudiants, incluant les documents requis, les étapes de vérification et la confirmation d'inscription.
正在使用「context7-integration」。 Ingérer le document de politique de présence avec accès pour les rôles admin et teacher
預期結果:
- Document ingéré avec succès :
- • ID : doc_abc123
- • Titre : Politique de présence
- • Module : attendance
- • Rôles autorisés : admin, teacher
- • ID de l'école : school_001
- • Source : docs/policies/attendance-policy.md
安全審計
安全This is a legitimate documentation/reference skill for Context7 knowledge store integration. All 101 static findings are false positives caused by the scanner misidentifying benign code patterns. The skill contains standard Python regex for YAML parsing (misidentified as weak crypto), file operations for documentation ingestion (misidentified as reconnaissance), and environment variable access for API credentials (misidentified as secret keys). The 'dangerous combination' heuristic is a false alarm—the skill is designed for authorized API access with proper credential management.
低風險問題 (1)
風險因素
⚡ 包含腳本 (1)
📁 檔案系統存取 (2)
🔑 環境變數 (1)
🌐 網路存取 (1)
品質評分
你能建構什麼
Créer des API de connaissances
Créer des endpoints FastAPI pour l'ingestion de documents et la recherche sémantique avec contrôle d'accès basé sur les rôles.
Ajouter une interface de recherche
Implémenter des hooks et composants React de recherche pour les requêtes de base de connaissances avec affichage du contexte.
Ancrer les réponses de l'IA
Fournir un contexte fondé sur les documents aux modèles d'IA en utilisant la mise en forme du contexte et les limites de tokens.
試試這些提示
Use the Context7 client to ingest a document with title, module, category, and role-based permissions. The document is stored at docs/policies/attendance-policy.md
Search the Context7 knowledge base for information about fee refunds. Filter by school_id and user role. Return top 5 relevant chunks with similarity above 0.7.
Create a batch ingestion script to upload all markdown files from docs/faq/ directory to Context7. Each file should have module=faq and category=faq.
Use ContextShaper to format search results into prompt-safe format. Include source citations, limit to 4000 tokens, and truncate at paragraph boundaries.
最佳實務
- Always validate documents for PII before ingestion to prevent data leaks
- Use namespace isolation and school_id filtering for multi-tenant ERP systems
- Set appropriate max_chunks and min_similarity thresholds to control result quality
避免
- Ingesting sensitive documents without access control metadata
- Returning full document content without similarity scoring or source attribution
- Bypassing role-based filters when querying knowledge base