Was macht rag-tool?
planetis-m/rag-tool
Ein RAG-Tool (Retrieval-Augmented Generation) für KI-Agenten, das externe Wissensquellen abfragt und in Antworten einbezieht.
planetis-m/rag-tool ist ein Skill für KI-Agenten, der Retrieval-Augmented Generation (RAG) implementiert. Er ermöglicht es dem Agenten, zur Laufzeit relevante Informationen aus externen Wissensquellen wie Datenbanken, Dokumenten oder APIs abzurufen und diese in seine Antworten einzubetten. Dies verbessert die Genauigkeit und Relevanz der Antworten, besonders bei wissensintensiven Aufgaben. Der Skill unterstützt mehrere Plattformen wie Claude Code und Codex und ist als Googlesuche-ähnlicher Mechanismus konzipiert, der jedoch auf spezifische Wissensbasen zugeschnitten ist. Durch die Integration von RAG kann der Agent faktische Fehler reduzieren und aktuelles Wissen nutzen, ohne sein vortrainiertes Modell aktualisieren zu müssen.
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planetis-m/rag-tool
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.