knowhere は何をしますか?
Knowhere は、AIエージェントやRAGに適した構造化チャンクを抽出、解析、出力します。
Knowhere は、AIエージェントやRAGに適した構造化チャンクを抽出、解析、出力します。
Knowhere は、AIエージェントやRAG(検索拡張生成)システムで使用するために、ドキュメントから構造化されたチャンクを抽出、解析、出力するためのスキルです。このスキルは、開発者が文書データを意味のある単位に分割し、ベクトルデータベースやプロンプトテンプレートに簡単に統合できる形式に変換するのに役立ちます。主にClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームと互換性があり、そのSKILL.mdドキュメントに従って、テキストの前処理、チャンク分割、メタデータ付与のワークフローを自動化します。これにより、AIエージェントは大量のドキュメントから関連情報を効率的に取得し、より正確な応答を生成できるようになります。
npx skills add Ontos-AI/knowhereInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Knowhere は、AIエージェントやRAGに適した構造化チャンクを抽出、解析、出力します。
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.