prompt-engineering-patterns
86本番環境向けLLMプロンプトを最適化
LLMプロンプトは、指示、例、評価基準が不明確なために失敗することがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code、および同様のツールでプロンプトを改善するためのテンプレートとワークフローを提供します。
RAG向けハイブリッド検索の構築
単一の検索手法では、完全一致する用語やセマンティックな一致を見逃すことがよくあります。このスキルは、ベクトル検索、キーワード検索、フュージョン、リランキングを組み合わせる実装パターンを提供します。
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 "hybrid-search-implementation" from https://skillstore.io/skills/wshobson-hybrid-search-implementation.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/wshobson-hybrid-search-implementation/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。
「hybrid-search-implementation」を使用しています。 あるチームが、正確な引用とセマンティックな質問を含む法律文書の検索精度を向上させたいと考えています。
期待される結果:
引用にはBM25、セマンティックな再現率にはベクトル検索、フュージョンにはRRF、最終的な並び順にはリランキングを使用する推奨アーキテクチャ。
「hybrid-search-implementation」を使用しています。 ある開発者が、RAGパイプラインでベクトル結果とキーワード結果のバランスを取る方法を質問しています。
期待される結果:
「hybrid-search-implementation」を使用しています。 あるバックエンドエンジニアが、ハイブリッド検索の本番チェックリストを必要としています。
期待される結果:
インデックス、クエリフィルター、安全なパラメーター処理、候補数制限、リランカーのレイテンシ、監視、オフライン評価を網羅するチェックリスト。
Most static findings are false positives from Markdown code fences, search variable names, and documentation links. No prompt injection, credential access, or malicious execution intent was found. One semantic issue remains in the PostgreSQL metadata filter example, which can permit SQL injection if filter names are untrusted.
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/wshobson-hybrid-search-implementation/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/wshobson-hybrid-search-implementation?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/wshobson-hybrid-search-implementation?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/wshobson-hybrid-search-implementation/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/wshobson-hybrid-search-implementation.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>wshobson. (2026). hybrid-search-implementation security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/wshobson-hybrid-search-implementation/audits/8@techreport{wshobson-wshobson-hybrid-search-implementation-2026,
author = {wshobson},
title = {hybrid-search-implementation security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/wshobson-hybrid-search-implementation/audits/8},
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: "hybrid-search-implementation security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "wshobson"
date-released: "2026-07-07"
url: "https://skillstore.io/skills/wshobson-hybrid-search-implementation/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:wshobson-hybrid-search-implementation:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
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
ベクトル検索に加えてキーワードマッチングを追加し、製品名、コード、完全一致フレーズを見逃さないようにします。
検索サービスを構築する前に、RRF、重み付きスコアリング、リランキング、カスケードパターンを比較します。
PostgreSQL、pgvector、またはElasticsearchを検索バックエンドとして使用して、ハイブリッド検索のプロトタイプを開始します。
このスキルを使用して、私のRAG検索ユースケースにおけるRRFと線形フュージョンを比較してください。開始アプローチを推奨し、トレードオフを説明してください。
このスキルを使用して、pgvector、全文インデックス、安全なフィルター、ランキング出力を備えたPostgreSQLハイブリッド検索設計を作成してください。
このスキルを使用して、ベクトル重み、候補数、RRF設定、リランキング評価のチューニング計画を提案してください。
このスキルを使用して、パフォーマンス、セキュリティ、可観測性、障害モード、評価ギャップの観点から、私のハイブリッド検索アーキテクチャをレビューしてください。
作成者
wshobson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
36e07d5e13068e5be64447e8f20b427cf2cbd21a
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
12 ダウンロード · 215 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
本番環境向けLLMプロンプトを最適化
LLMプロンプトは、指示、例、評価基準が不明確なために失敗することがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code、および同様のツールでプロンプトを改善するためのテンプレートとワークフローを提供します。
コンテキスト駆動開発を管理する
AI支援プロジェクトでは、プロダクト目標、スタック選定、ワークフロールールが散在すると一貫性が失われます。このスキルは、Conductor のコンテキスト成果物を通じて Claude、Codex、Claude Code を導きます。
スタートアップ向け財務モデルを構築する
スタートアップチームは、採用、資金調達、資金使途を計画する前に、明確な予測を必要とします。このスキルは、収益、コスト、ランウェイ、シナリオを実務的な財務計画アウトプットとして整理します。
意思決定を促進するKPIダッシュボードを設計する
チームは多くの数値を表示するだけで、行動につながらないダッシュボードを作りがちです。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeが意味のあるKPIを選定し、ビューを構成し、指標を明確に提示するのに役立ちます。
非難しないインシデント事後分析を書く
インシデントレビューは、一貫性がなくなったり、非難に焦点が当たったり、実行に移しにくくなったりしがちです。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が、明確なタイムライン、根本原因、担当者を含む構造化された事後分析を作成するのに役立ちます。
明確なデータストーリーを構築
生の指標だけでは、ステークホルダーを説得したり意思決定を支援したりするには不十分なことがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が分析を明確なナラティブ、ビジュアル、推奨事項へと整理するのを支援します。
AIコンテキストシステムを設計する
作成者 sickn33
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。
本番環境向けLLMアプリとAIエージェントを構築
作成者 sickn33
チームには、検索、オーケストレーション、安全性、コストに対応できる信頼性の高いLLMシステムが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeによる本番AIの設計と実装を支援します。
Python で Azure AI Search アプリを構築する
作成者 sickn33
Azure AI Search プロジェクトでは、インデックス、クエリ、ベクトル、エンリッチメントに対して正しい SDK パターンが必要です。このスキルは、検索ワークフローの構築と運用に役立つ実践的な Python の例を提供します。
より良いLLMプロンプトを設計する
作成者 alirezarezvani
プロンプトの品質は、要件、例、評価基準が不明確なために失敗することがよくあります。このスキルは、チームがClaude、Codex、Claude Code向けの本番用プロンプトを設計、テスト、レビューするのに役立ちます。
LangChain アプリケーションアーキテクチャを設計する
作成者 sickn33
LLM アプリケーションは、エージェント、メモリ、検索、ツールが増えるにつれて構造化が難しくなることがあります。このスキルは、LangChain の設計判断と本番環境向けチェックを支援します。
AIセッション間でリファクタリングのコンテキストを復元
作成者 sickn33
長期にわたるリファクタリングでは、作業がセッションやエージェントをまたいで移動すると重要な判断が失われます。このスキルは、セマンティックなコンテキストの取得、ランキング、再ハイドレーション、検証を導きます。