rags は何をしますか?
自然言語でRAGパイプラインを構築します。エージェントに、複雑なベクトルストアをシンプルなチャットでクエリするスキルを提供します。
自然言語でRAGパイプラインを構築します。エージェントに、複雑なベクトルストアをシンプルなチャットでクエリするスキルを提供します。
このスキルは、AIエージェントが自然言語の指示を使ってRAG(Retrieval-Augmented Generation)パイプラインを構築・クエリできるようにします。開発者は複雑なベクトルデータベースの設定を気にすることなく、チャット形式で情報を検索し回答を生成できます。主にLlamaIndexやLangChainなどのフレームワークと連携し、エージェントがドキュメントのインデックス作成、クエリの最適化、そして関連情報の取得を自動で行います。このスキルは、Claude CodeやCursorなどのAIエージェントプラットフォームと統合して使用できるように設計されており、SKILL.mdに記載された指示に従ってエージェントがRAGパイプラインの初期化、データソースへの接続、検索結果の処理を実行します。結果として、ユーザーは複雑な設定を記述することなく、ドキュメントに対する質問応答を実現できます。
npx skills add run-llama/ragsInstalled? 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 →
自然言語でRAGパイプラインを構築します。エージェントに、複雑なベクトルストアをシンプルなチャットでクエリするスキルを提供します。
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.