llm-app-patterns
Паттерны проектирования LLM-приложений
LLM-приложения могут давать сбои без четких паттернов для retrieval, agents, prompts и monitoring. Этот навык предоставляет практические шаблоны для RAG, agents, prompt workflows и LLMOps.
Установить с помощью моего Агента
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "llm-app-patterns" from https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-app-patterns.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-llm-app-patterns/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Ресурсы для AI-агентов
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Протестировать
Использование «llm-app-patterns». Спроектируйте RAG chatbot для внутренних политик.
Ожидаемый результат:
RAG-план с document-aware chunking, hybrid retrieval, grounded generation, citations и evaluation metrics.
Использование «llm-app-patterns». Выберите agent pattern для workflow поддержки.
Ожидаемый результат:
Сравнение function calling и ReAct с рекомендацией на основе tool count, validation needs и operational risk.
Использование «llm-app-patterns». Повысить надежность LLM в production.
Ожидаемый результат:
План monitoring, охватывающий latency percentiles, error rate, hallucination checks, cost tracking, retries, caching и fallback model rules.
Аудит безопасности
Средний рискMost static findings are false positives caused by Markdown code fences, reference links, generic database variables, and RAG terminology. Two semantic concerns remain in the examples: prompt/user logging without redaction and agent tool execution without explicit guardrails. No prompt injection attempt or malicious exfiltration intent was found in SKILL.md.
Подтверждённые проблемы безопасности (2)
Факторы риска
⚙️ Внешние команды (37)
🌐 Доступ к сети (6)
Поделиться и цитировать этот отчет
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
Копировать ссылку на отчёт
https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-app-patterns/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportЗначок Markdown
[](https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-app-patterns?utm_source=security_passport_badge)Значок HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-app-patterns?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-llm-app-patterns/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Встраиваемая карточка
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-llm-app-patterns.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Академические ссылки (APA · BibTeX · CFF)
Цитата APA
sickn33. (2026). llm-app-patterns security audit report (audit version 4) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-app-patterns/audits/4Цитата BibTeX
@techreport{sickn33-sickn33-llm-app-patterns-2026,
author = {sickn33},
title = {llm-app-patterns security audit report (audit version 4)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {4},
url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-app-patterns/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: "llm-app-patterns security audit report (audit version 4)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "sickn33"
date-released: "2026-07-07"
url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-app-patterns/audits/4"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:sickn33-llm-app-patterns:audit:4"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Оценка Skillstore
Почему такая оценка Достоверность доказательств: ВысокийЧто вы можете построить
Спланировать RAG Knowledge Assistant
Выбрать паттерны chunking, embedding, retrieval, prompting и citation для grounded assistant.
Выбрать архитектуру агента
Сравнить ReAct, function calling, plan-and-execute и multi-agent designs для задачи.
Определить мониторинг LLMOps
Задать метрики для latency, quality, cost, reliability, evaluation, retries, caching и fallbacks.
Попробуйте эти промпты
Используйте навык llm-app-patterns, чтобы порекомендовать RAG-дизайн для базы знаний поддержки. Включите решения по ingestion, retrieval и generation.
Используйте навык llm-app-patterns, чтобы сравнить ReAct, function calling, plan-and-execute и multi-agent designs для моего workflow. Перечислите tradeoffs и risks.
Используйте навык llm-app-patterns, чтобы определить monitoring metrics для LLM-функции. Охватите quality, cost, latency, reliability и alerting.
Используйте навык llm-app-patterns, чтобы проверить эту LLM architecture на retrieval quality, tool safety, observability, caching, rate limits и fallback behavior.
Лучшие практики
- Рассматривайте все примеры как отправные точки и добавляйте security controls перед production.
- Соотносите сложность архитектуры с задачей, ограничениями cost и operational maturity.
- Измеряйте quality, latency, cost и safety перед расширением LLM-функции.
Избегать
- Копирование примеров agent tool execution без allowlists или argument validation.
- Логирование prompts или user identifiers без redaction, retention limits и access controls.
- Выбор multi-agent designs, когда достаточно простого RAG или function-calling flow.