jia-hong-peng/rag-to-skill
Developer tools이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요. 원문 보기
JSONL 형식 RAG 소스 파일을 전체로 변환, 검증, 공유 Claude Code Skill。
개요
JSONL 형식 RAG 소스 파일을 전체로 변환, 검증, 공유 Claude Code Skill. – 모든 JSONL 엔터티티는 참조에 대한 응답을 가지고 있으며, 모든 verdict는 RAG 앵커, AI가 없습니다. 설치되면 Claude Code의 /rag-to-skill에 입력하여 트리거합니다. - "PaidRag/Students/Twilight Plank" - "이 책에서 기술, 100 % 완료를 구축 할 수 있습니다." access/06-validation-scripts.md에서 추출: Validate.py는 5개의 autochecks를 실행합니다: frontmatter 완전성, 빈 골격, 내부 연결, RAG 닻 조밀도, placeholder disability. - python3 (표준 기능 라이브러리는 충분하지, 추가 설치 없음) - JSONL-format RAG 소스 (라인당 하나의 JSON 객체) - Claude Code CLI PDF의 순수한 이미지에 대한 Claude Visual Model page-by-page 사용 (예 : 휴대 전화 사진, 스캔 도서) OCR :
개요(AI 번역)
JSONL-format RAG 소스 파일을 전체로 변환, verifiable, 공유 Claude Code Skill.
핵심 약속
** 100 % 완료 ** - 모든 JSONL 엔터티는 참조에 응답합니다. 모든 문에는 RG 앵커가 없습니다. AI가 없습니다.
설치
설치되면 Claude Code에서 [T0]를 입력합니다.
7단계 워크플로우
단계, 단계, 산출, 상태. |-|-|-|-|
- SCAN | 스키마 보고서, 단체 목록
- PLAN |ref 그룹 제도 | 각 법인에는 파일이 있습니다.
- SCAFOLD | 빈 기술.md + 참조/ | 디렉토리 구조가 존재합니다, frontmatter 완전한 | 4. BUILD | 각 파일이 RAG 원본을 작성합니다 | 모든 법인은 전체 내용이 있습니다
- ANCHOR | [[T1] 라벨 | 앵커 밀도 ≥ 15/1000 행]
- AUDIT | validate.py ☸ 팻 | | | | | | 7. SHIP | 설치 [[T2] | 기술이 방아쇠가 될 수 있음
일반적인 방아쇠 문장
- “Paid Rag / 학생 / 수영 계획.jsonl”
- “나는 기술을 구축,이 책에서 100 % 완료.”
- "이 기술은 완료되지 않습니다. RG를 가져 가라.
- “이 기술은 동료를위한 것입니다, 제출 준비.”
참조 디렉토리
당신이 그것을 읽을 때? 인포메이션 [T3] | 프로세스에 익숙하며 신속하게 시작하려고 합니다. [T4] ♪ JSONL을 얻는 첫 번째 것 ♪ | [(T5] | 기술 디렉토리 구조를 만들 때 [T6] 참고를 다시 채울 때 [T7] | ref 파일에 소스 라벨을 추가할 때 | [T8] | 품질 검증을 실시하기 전에 ( validate.py v1.2 포함) | [T9] | 기술 사전 스킬 제출 또는 공유
이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요.
추천 도구
다른 키워드를 입력하거나 필터를 제거해 보세요.
설치
npx skillfish add jia-hong-peng/rag-to-skill