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81信頼性の高いエージェントツールを設計する
ツール名、入力、出力、エラーが曖昧だと、エージェントは失敗します。このスキルは、ツールの説明、スキーマ、レスポンス形式、テストのための実践的なパターンを提供します。
本番環境向けRAGシステムを構築する
本番環境のRAGプロジェクトには、再現性のある取り込み、フィルタリング、検索パターンが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeにQdrantパイプラインの実践的なガイダンスを提供します。
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "building-rag-systems" from https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/asmayaseen-building-rag-systems/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「building-rag-systems」を使用しています。 モジュールとレッスンを含むコースライブラリの取り込みを計画してください。
期待される結果:
検出、メタデータ解析、セマンティックチャンク、バッチ化された埋め込み、Qdrantアップロード、変更検出を網羅するパイプライン計画。
「building-rag-systems」を使用しています。 フィルター付き検索の検索品質を改善してください。
期待される結果:
テナントフィルター、ハードウェア階層制限、モジュールフィルター、習熟度フィルター、隣接チャンク拡張を含む検索設計。
「building-rag-systems」を使用しています。 リリース前に私のRAGインデックス作成アプローチを監査してください。
期待される結果:
ペイロードインデックス、安定した識別子、インクリメンタル更新、バッチサイズ、不足している本番環境向け保護策を網羅するレビュー用チェックリスト。
All 46 static findings are false positives caused by Markdown fences, identifier names, dictionary keys, or normal configuration-based credential use. Semantic review found tenant-isolation gaps in retrieval examples and an ingestion endpoint that exposes destructive modes and filesystem paths without demonstrated authorization.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/asmayaseen-building-rag-systems/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/asmayaseen-building-rag-systems.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Asmayaseen. (2026). building-rag-systems security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems/audits/9@techreport{asmayaseen-asmayaseen-building-rag-systems-2026,
author = {Asmayaseen},
title = {building-rag-systems security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "building-rag-systems security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "Asmayaseen"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:asmayaseen-building-rag-systems:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
増え続けるドキュメントコーパス向けに、クローラー、パーサー、チャンカー、エンベッダー、アップローダーを設計します。
テナント分離、パーソナライズ、コンテンツ位置、コンテキスト拡張のためにQdrantペイロードフィルターを追加します。
ファイルハッシュとインデックス化されたペイロードを使い、新規、変更済み、削除済みのファイルのみを処理します。
このスキルを使って、私のドキュメント向けのRAG取り込みパイプラインを概説してください。チャンキング、埋め込み、ストレージ、検索の手順を含めてください。
このスキルを使って、私のコーパス向けのチャンキングルールを設計してください。セクション境界、オーバーラップ、メタデータ、安定したチャンク識別子を含めてください。
このスキルを使って、インクリメンタルインデックス作成計画を作成してください。ファイルハッシュ、削除済みファイルの処理、Qdrant状態チェック、バッチアップロードを含めてください。
このスキルを使って、私のRAG検索アーキテクチャをレビューしてください。フィルター、テナント分離、コンテキスト拡張、ペイロードインデックス、API境界を確認してください。
作成者
Asmayaseenライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
89edfdc710d0846129dcee6a929477b04f08052c
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
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ファイル構成
信頼性の高いエージェントツールを設計する
ツール名、入力、出力、エラーが曖昧だと、エージェントは失敗します。このスキルは、ツールの説明、スキーマ、レスポンス形式、テストのための実践的なパターンを提供します。
ソフトウェアの問題を体系的にデバッグする
構造化されていないバグ修正は時間を浪費し、本当の失敗原因を隠すことがあります。このスキルは Claude、Codex、Claude Code に、証拠に基づく根本原因分析をガイドします。
本番サービスの信頼性を向上させる
本番運用チームには、明確な信頼性目標と再現可能なインシデント対応の実践が必要です。このスキルは、SLO、エラーバジェット、アラート、ポストモーテムのためのSREテンプレートを提供します。
Next.jsでshadcn/uiインターフェースを構築
Reactチームには、モダンなNext.jsで機能する一貫したUIパターンが必要です。このスキルは、shadcn/uiのセットアップガイダンス、コンポーネント例、フォームバリデーション、テーブル、サイドバー、ダークモードパターンを提供します。
ストリーミングAIチャットインターフェイスを構築する
ユーザーが進捗、応答状態、UIの変化を確認できない場合、リアルタイムAIチャットは壊れているように感じられます。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに、ストリーミングのライフサイクル、進捗イベント、クライアント効果、クライアントツールのパターンを提供します。
コンテキスト劣化を診断する
長い AI セッションでは、コンテキストが増えたり、競合したり、注意をそらす素材が含まれたりすると、精度が低下することがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が劣化パターンを特定し、実用的な緩和手順を選ぶのに役立ちます。
AgentDB セマンティック検索を構築する
作成者 DNYoussef
チームには、RAG やナレッジベース向けに関連性の高いドキュメント検索が必要です。このスキルは、AgentDB のセットアップ、埋め込みの保存、インデックス作成、API 検索、関連性チューニングをガイドします。
ベクトル検索インデックスのチューニング
作成者 sickn33
ベクトル検索のチューニングでは、メモリを無駄に消費したり、再現率の低下を見逃したりする可能性があります。このスキルは、本番インデックス向けの実践的なベンチマーク、パラメータ指針、監視チェックを提供します。
信頼性の高いRAGシステムを構築する
作成者 sickn33
RAGプロジェクトは、検索品質が弱い、または測定されていないために失敗することがよくあります。このスキルは、チャンク分割、埋め込み、ベクトル検索、ハイブリッド検索、再ランキング、評価の選択をガイドします。
埋め込み戦略の最適化
作成者 wshobson
チームは、検索システム向けの埋め込みモデル、チャンクサイズ、評価方法の選択に悩むことがよくあります。このスキルは、セマンティック検索とRAGアプリケーションのための実践的なテンプレートと意思決定の指針を提供します。
本番環境向けMLおよびRAGシステムを構築
作成者 davila7
本番環境向けMLシステムでは、一貫して設計、デプロイ、監視を行うことが困難です。このスキルは、MLOps、LLM統合、RAGアーキテクチャ、ローカルワークフローのスキャフォールドを支援します。
AgentDB ベクトル検索の最適化
作成者 DNYoussef
大規模なベクトルデータベースは、低速でメモリ消費が大きく、ベンチマークが難しくなることがあります。このスキルは、量子化、HNSW インデックス化、キャッシュ、検証のための構造化された AgentDB 最適化ワークフローを提供します。