jia-hong-peng/rag-to-skill

このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。原文を見る

67 stars 品質 56 トレンド 18

任意の JSONL 形式の RAG ソースファイルを完全な、検証、共有 Claude コードスキルに変換します。

概要

任意の JSONL 形式の RAG ソースファイルを完全な、検証、共有 Claude コードスキルに変換します。 – JSONL の全てのエンティティティティティティティティティティティティは、RAG アンカー、AI がないすべての評論家が参照に応答しています。インストールしたら、Claude Code で /rag-to-skill をトリガーします。 - "PaidRag/Students/Twilight Plank" - "この本からスキル、100%の完了を作成するのに役立ちます。" アクセス/06-validation-scripts.md から抽出: Validate.py は、フロントマッターの整合性、空のスケルトン、内部接続、RAG アンカー密度、プレースホルダの障害を 5 つのオートチェックを実行します。 - python3 (標準機能ライブラリは十分で、追加のインストールはありません) - JSONL-format RAG ソース(一行あたりの JSON オブジェクト) - Claude コード CLI Claude Visual Model は、PDF(携帯電話写真、スキャンブックなど)の純粋な画像のページにページ単位で使用します

概要（AI 翻訳）

JSONL-format RAG ソースファイルを完全な、検証、共有された Claude コードスキルに変換します。

コアコミットメント

** 100% 完了** — JSONL の全てのエンティティティティは参照に応答します。すべてのステートメントは RG アンカー、AI は行いません。

インストール

インストールしたら、[[T0] を Claude コードに入力します。

セブンステージワークフロー

段階、段階、出力、条件。お問い合わせ

SCAN | スキーマレポート、実体リスト
PLAN |refグループスキーム | 各事業体に ref ファイルがあります
SCAFOLD | 空のスキル.md + 参照/ | ディレクトリ構造が存在し、フロントマッターは完了します |4. BUILD | 各 ref ファイルが RAG オリジナルを埋める | すべてのエンティティティがフルコンテンツ
ANCHOR | [[T1] ラベル | アンカー密度≥ 15/1000 列]
AUDIT | バリデーション | プロフィール | | 7. SHIP | 設置済み [[T2] | スキルをトリガー可能

典型的なトリガー文

“Paid Rag/Students/Twilight Plan.jsonl”
「この本からスキル、100%の完成を築き上げる」
「このスキルは完了していません。 RGを入手してください。
「このスキルは同僚にとって、投稿の準備が整いました。」

参照ディレクトリ

このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。

推奨ツール

別のキーワードを試すか、フィルタを外してください。

インストール

npx skillfish add jia-hong-peng/rag-to-skill

MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →