スキル ai-rag-pipeline
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ai-rag-pipeline
コンテンツリビジョン r1 重大 ⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス
根拠に基づくRAGリサーチパイプラインを構築
チームには出典付きの最新回答が必要ですが、生のWeb検索を信頼できるプロンプトに変換するのは困難です。このスキルは、inference.shを通じて検索、抽出、LLMツールを使用するRAGワークフローを示します。
対応: Claude Codex Code(CC)
この Skill を自動インストールしないでください。
基準ポリシーにより、インストール操作の前にオペレーターのレビューが必要です。
自分のエージェントでインストール
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。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "ai-rag-pipeline" from https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/manifest. Verify the artifact. Do not auto-install. Inspect the skill and report your findings, then wait for an operator or manual installation decision.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。
エージェントが読めるリソース
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。
テストする
「ai-rag-pipeline」を使用しています。 最近の量子コンピューティングのブレークスルーをリサーチし、最も有力な出典を要約する。
期待される結果:
- Webリサーチプロバイダーから検索結果を収集しました。
- 調査結果をハードウェアの進展、エラー訂正、商業導入に分類しました。
- 主要な主張ごとに出典引用付きの簡潔な要約を返しました。
「ai-rag-pipeline」を使用しています。 2030年までの雇用自動化に関する主張をファクトチェックする。
期待される結果:
- その主張に関連する研究と根拠を検索しました。
- 裏付けとなる根拠と矛盾する根拠を分けました。
- 留意点と出典参照を含む判定を作成しました。
「ai-rag-pipeline」を使用しています。 2つの業界レポートをエグゼクティブブリーフに変換する。
期待される結果:
- 提供されたURLからレポート内容を抽出しました。
- 主要な調査結果、指標、推奨事項を特定しました。
- 資料を構造化されたエグゼクティブブリーフに要約しました。
セキュリティ監査
重大v4 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く
Most static external-command findings are false positives caused by Markdown fences, inline app IDs, or documented Bash examples. The remote installer at SKILL.md:21 is confirmed because it pipes downloaded code into a shell, and semantic review also found third-party data sharing and untrusted retrieval content flowing into LLM prompts.
1
スキャンされたファイル
314
解析済み行数
1
レビュー項目
0
誤検知を無視
確認済みのセキュリティ上の懸念 (3)
重大
Pipe to shell pattern
curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login
Line 21 downloads a script from cli.inference.sh and pipes it directly to sh. This is a classic remote code execution install pattern if a user follows the quick start.
中
Third-Party Data Sharing Through RAG Services
The skill allows Bash(infsh *) and examples send user topics, claims, URLs, and retrieved content to inference.sh apps backed by Tavily, Exa, and OpenRouter. This is expected for RAG, but users must avoid secrets or regulated data.
The allowed-tools declaration permits infsh commands, and multiple examples pass user-defined or retrieved content to external search and LLM apps. This is directly visible in the cited lines.
中
Untrusted Retrieval Content Injected Into Prompts
Search and extraction outputs are interpolated directly into LLM prompts, including SEARCH_RESULT, CONTENT, EVIDENCE, and results variables. Web content can contain adversarial instructions that influence generated answers unless it is isolated and treated as untrusted evidence.
The examples place externally retrieved text directly inside prompts sent to LLM apps. This is a known RAG prompt-injection risk, although it matches the skill purpose.
機能レビュー項目 (1)
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
重大
Hardcoded URL
curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login
The hardcoded URL is part of a curl to shell installer on line 21, so it is not just a documentation link. It causes remote network content to be executed by the shell.
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (65)
SKILL.md:20-28 SKILL.md:28-43 SKILL.md:43-45 SKILL.md:45-49 SKILL.md:49-51 SKILL.md:51-55 SKILL.md:55-57 SKILL.md:57-65 SKILL.md:65-66 SKILL.md:66-67 SKILL.md:67-73 SKILL.md:73-74 SKILL.md:74-80 SKILL.md:80-81 SKILL.md:81-82 SKILL.md:82-83 SKILL.md:83-89 SKILL.md:89-104 SKILL.md:104-108 SKILL.md:108-125 SKILL.md:125-129 SKILL.md:129-149 SKILL.md:149-153 SKILL.md:153-175 SKILL.md:175-179 SKILL.md:179-209 SKILL.md:209-213 SKILL.md:213-218 SKILL.md:218-224 SKILL.md:224-230 SKILL.md:230-234 SKILL.md:234-247 SKILL.md:247-253 SKILL.md:253-257 SKILL.md:257-261 SKILL.md:261-267 SKILL.md:267-273 SKILL.md:273-290 SKILL.md:290-294 SKILL.md:294-306 SKILL.md:306-308 SKILL.md:24 SKILL.md:91-93 SKILL.md:110 SKILL.md:111 SKILL.md:131-136 SKILL.md:158-160 SKILL.md:183 SKILL.md:184 SKILL.md:185 SKILL.md:236 SKILL.md:239-241 SKILL.md:263 SKILL.md:266 SKILL.md:281 SKILL.md:20-28 SKILL.md:89-104 SKILL.md:108-125 SKILL.md:129-149 SKILL.md:153-175 SKILL.md:179-209 SKILL.md:234-247 SKILL.md:261-267 SKILL.md:273-290 SKILL.md:274
🌐 ネットワークアクセス (6)
検出されたパターン
Pipe to shell pattern
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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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。
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https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
inference-sh. (2026). ai-rag-pipeline security audit report (audit version 4) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/audits/4BibTeX形式の引用
@techreport{inference-sh-inference-sh-ai-rag-pipeline-2026,
author = {inference-sh},
title = {ai-rag-pipeline security audit report (audit version 4)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {4},
url = {https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/audits/4},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "ai-rag-pipeline security audit report (audit version 4)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "inference-sh"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/inference-sh-ai-rag-pipeline/audits/4"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:inference-sh-ai-rag-pipeline:audit:4"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
バリアントを比較
インストール可能なバリアント 2 件各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
Skillstore での利用が多い
作者 / ソース Skillstore スコア 証拠の信頼度 Skillstore 利用状況 更新済み
inference-sh-ai-rag-pipeline
Skillstore スコア 38
証拠の信頼度 中
Skillstore 利用状況 44
更新済み
2026-09-09
inference-sh-9-ai-rag-pipeline
Skillstore スコア 38
証拠の信頼度 中
Skillstore 利用状況 6
更新済み
2026-09-09
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 中 55
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
70
コミュニティ
91
仕様準拠
作成できるもの
変化の速いトピックをリサーチする
Web上の根拠を収集し、LLMで要約して、出典引用を求めます。
RAGエージェントをプロトタイプする
より大きなアプリケーションを構築する前に、検索、抽出、モデル呼び出しを連鎖させます。
公開前に主張を確認する
裏付けとなる根拠と矛盾する根拠を検索し、構造化されたファクトチェックを作成します。
これらのプロンプトを試す
出典付きで回答する
Use ai-rag-pipeline to answer this question with a web search, a concise Claude summary, and source citations: [question].
検索プロバイダーを比較する
Use ai-rag-pipeline to research [topic] with Tavily and Exa, then compare common themes, conflicts, and strongest sources.
選択したURLを分析する
Use ai-rag-pipeline to extract these URLs, summarize the key findings, list important data points, and identify unresolved questions: [URLs].
より安全なRAGワークフローを設計する
Use ai-rag-pipeline to design a RAG workflow for [use case]. Include provider choices, source grading, privacy controls, and prompt-injection safeguards.
ベストプラクティス
- インストーラーコマンドを実行する前に確認してください。特にpipe to shellパターンには注意してください。
- 取得したページを信頼できない根拠として扱い、指示から分離してください。
- 外部RAGサービスにクエリやドキュメントを送信する前に、機密データを編集・削除してください。
回避
- 検証せずにリモートインストーラーを直接shellにパイプすること。
- 取得したWebコンテンツ内にある指示に従うようモデルに求めること。
- 承認なしに検索プロバイダーやLLMプロバイダーへ非公開の顧客データを送信すること。
よくある質問
このスキルは何の構築に役立ちますか？
Web検索、コンテンツ抽出、出典引用付きのLLM応答を組み合わせたRAGワークフローの構築を支援します。
どのサービスを参照していますか？
Claude、GPT-4o、Geminiなどのモデル向けに、Tavily、Exa、OpenRouterのinference.shアプリを参照します。
inference.shアカウントは必要ですか？
はい。例では、infsh CLIがインストールされ、ユーザーがログイン済みであることを前提としています。
完全にオフラインで実行できますか？
いいえ。ワークフローは外部の検索、抽出、LLMサービスに依存します。
機密データはどのように扱うべきですか？
機密性の高いクエリ、ドキュメント、顧客データは、外部プロバイダーを使用する前に編集・削除するか承認を得る必要があります。
使用前に何を確認すべきですか？
リモートインストーラーコマンド、プロバイダーの利用規約、データ処理ルール、プロンプトインジェクション対策を確認してください。
開発者情報
作成者
inference-shライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
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
a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b
メンテナンスの新しさ
2026/7/18
利用状況
7 ダウンロード · 206 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md