スキル context-manager
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context-manager
コンテンツリビジョン r2 安全 ⚙️ 外部コマンド
AIコンテキストシステムを設計する
AIチームには、複雑なワークフロー全体でコンテキスト、メモリ、検索を管理するための信頼できる方法が必要です。このスキルは、RAG、ベクトル検索、ナレッジグラフ、マルチエージェント間の引き継ぎに関するアーキテクチャ選定を支援します。
対応: Claude Codex Code(CC)
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 "context-manager" from https://skillstore.io/skills/sickn33-context-manager.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-context-manager/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.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
「context-manager」を使用しています。 製品ドキュメントとチケット履歴を使用するカスタマーサポートエージェント向けにコンテキストシステムを設計してください。
期待される結果:
- 取り込み、インデックス作成、検索、応答組み立てのためのアーキテクチャ概要。
- アクティブなチケット状態と永続的な顧客履歴を分離するメモリモデル。
- 回答品質、レイテンシ、鮮度、アクセス制御の評価計画。
「context-manager」を使用しています。 大規模な社内ナレッジベース向けにRAGのパフォーマンスを最適化してください。
期待される結果:
- チャンキング、メタデータ拡充、ハイブリッド検索、再ランキングに関する推奨事項。
- 検索精度、古いコンテンツ、コスト、レイテンシの監視指標。
- 本番リリース前に改善をテストするためのロールアウト計画。
「context-manager」を使用しています。 マルチエージェントの調査ワークフロー向けにコンテキスト引き継ぎルールを作成してください。
期待される結果:
- 計画、検索、統合、レビューの各エージェント向けの役割別コンテキストバンドル。
- 状態、引用、前提、未解決の質問に関する引き継ぎルール。
- 矛盾する証拠や不足しているコンテキストに対する障害対応ガイダンス。
セキュリティ監査
安全v5 • 2026/7/23 バージョン別レポートを開く
Both static findings are false positives. The cited lines contain a Markdown file reference and a hybrid-search capability statement, without shell execution or system reconnaissance. No semantic security issue was found.
1
スキャンされたファイル
188
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (1)
最新の完了済み静的・セマンティック監査では、確認済みのセキュリティ検出事項は見つかりませんでした。これは、スキルに副作用がないことを証明するものではありません。
監査者: codex 監査履歴を表示 →
このレポートを共有・引用
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/sickn33-context-manager/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/sickn33-context-manager?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-context-manager?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-context-manager/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-context-manager.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
sickn33. (2026). context-manager security audit report (audit version 5) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-context-manager/audits/5BibTeX形式の引用
@techreport{sickn33-sickn33-context-manager-2026,
author = {sickn33},
title = {context-manager security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-context-manager/audits/5},
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: "context-manager security audit report (audit version 5)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "sickn33"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-context-manager/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:sickn33-context-manager:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 55
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
69
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
エンタープライズRAGアーキテクチャを計画する
大規模なドキュメントアシスタント向けに、検索、ストレージ、チャンキング、ガバナンスの計画を作成します。
ベクトル検索の品質を向上させる
より良い検索結果を得るために、埋め込み、メタデータ、ハイブリッド検索、ランキングの選択をレビューします。
マルチエージェントワークフローを調整する
連携するAIエージェント向けに、コンテキストの引き継ぎ、状態追跡、役割別メモリを定義します。
これらのプロンプトを試す
コンテキスト要件を整理する
私のAIアプリケーションのコンテキスト要件を定義するのを手伝ってください。アプローチを推奨する前に、不足している目標、ユーザー、データソース、プライバシー制限、成功指標について質問してください。
RAG検索計画を設計する
これらのデータソース、ユーザーロール、鮮度要件、レイテンシ目標を持つドキュメントアシスタント向けにRAG計画を設計してください。チャンキング、メタデータ、検索、評価に関するガイダンスを含めてください。
メモリアーキテクチャを作成する
長時間継続する会話向けのメモリアーキテクチャを提案してください。作業メモリ、エピソード記憶、意味記憶、保持ルール、プライバシー管理を分けてください。
大規模なコンテキスト品質を監査する
このコンテキスト管理設計を、関連性、分離、レイテンシ、コスト、可観測性、障害復旧の観点から評価してください。優先順位を付けた変更点と検証テストを推奨してください。
ベストプラクティス
- 明確なタスク境界、データの機密性、鮮度要件から始めます。
- 検索精度、回答の有用性、レイテンシ、コストでコンテキスト品質を測定します。
- 短期的な会話状態を、永続的なエンタープライズナレッジから分離します。
回避
- チャンキング、メタデータ、アクセス制御なしですべてのドキュメントをインデックス化すること。
- 分離ルールなしでテナント間またはエージェント間でコンテキストを共有すること。
- 検索と枝刈りを改善する代わりにコンテキストウィンドウを拡大すること。
よくある質問
このスキルは何の設計に役立ちますか？
AIアプリケーション向けのコンテキスト、検索、メモリ、引き継ぎシステムの設計を支援します。
ベクトルデータベースを選べますか？
選択肢や選定基準を比較できますが、選択内容は自分の環境に照らして検証する必要があります。
インフラストラクチャを構築またはデプロイしますか？
いいえ。自動デプロイではなく、アーキテクチャと実装に関するガイダンスを提供します。
エンタープライズデータに役立ちますか？
はい。エンタープライズコンテキスト向けのガバナンス、分離、監査証跡、ライフサイクル計画が含まれます。
既存のRAGシステムを改善できますか？
はい。検索品質、チャンキング、ランキング、鮮度、評価方法をレビューできます。
このスキルを使用できるツールはどれですか？
レポートにはClaude、Codex、Claude Codeのサポートが記載されています。