awesome-llm-knowledge-systems は何をしますか?
みんなが見逃している地図:2026年のLLMナレッジエンジニアリング — RAG、コンテキストエンジニアリング、ハーネスエンジニアリング、スキルシステム、エージェントメモリ、MCP、プログレッシブディスクロージャをつなぐ初の統合ガイド
みんなが見逃している地図:2026年のLLMナレッジエンジニアリング — RAG、コンテキストエンジニアリング、ハーネスエンジニアリング、スキルシステム、エージェントメモリ、MCP、プログレッシブディスクロージャをつなぐ初の統合ガイド
このスキルは、LLM(大規模言語モデル)を活用したナレッジシステムの設計・実装に関する包括的なガイドです。2026年時点で重要とされる以下の7つの構成要素を統合的に解説しています:RAG(検索拡張生成)、コンテキストエンジニアリング、ハーネスエンジニアリング、スキルシステム、エージェントメモリ、MCP(Model Context Protocol)、プログレッシブディスクロージャ。開発者はこのガイドを読むことで、LLMエージェントに必要な知識管理の全体像を把握し、各要素間の連携方法を理解できます。Claude Code、Cursor、Codexなど様々なAIエージェントプラットフォームで活用可能で、特に複雑なワークフローや長期的なエージェントタスクにおいて効果を発揮します。SKILL.mdには各要素の詳細な説明と実装例が含まれており、実践的なナレッジエンジニアリングの指針を提供します。
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ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".