搜索结果: "rag"
代码覆盖率分析Skill CodeCoverageAnalysis
代码覆盖率分析技能是一个用于软件质量保障的自动化工具，专注于多语言（如JavaScript、Python、Java）的代码覆盖率收集、报告生成和质量门禁设置。它能自动检测项目类型，配置相应工具（如Istanbul、coverage.py、JaCoCo），合并不同测试类型的覆盖率数据，生成可视化报告和趋势分析，并设置阈值以强制执行代码质量标准，从而帮助开发团队提升代码质量、识别未覆盖代码路径和死代码，并集成到CI/CD流程中。关键词：代码覆盖率，测试覆盖率，质量门禁，CI/CD集成，多语言支持，自动化测试，软件质量，覆盖率报告。
Agentuity云键值存储统计Skill agentuity-cli-cloud-keyvalue-stats
这是一个用于Agentuity云平台的命令行工具，专门用于获取键值存储（Key-Value Storage）的详细统计数据。用户需要先进行身份验证，并设置项目上下文。该工具支持查看所有命名空间或指定命名空间（如production、cache）的存储使用情况、性能指标等关键信息。适用于云平台运维、数据监控和存储优化场景。 关键词：Agentuity云平台，键值存储，统计数据，命令行工具，云存储监控，DevOps，云原生，存储分析
agentuity-cli-云存储删除Skill agentuity-cli-cloud-storage-delete
这是一个用于Agentuity云平台的命令行工具技能，专门用于删除云存储资源，包括存储桶和文件。它需要用户先完成身份验证，并提供确认选项以防止误操作。关键词：Agentuity云平台，云存储删除，CLI命令行工具，存储桶管理，文件删除，DevOps工具。
ancplua插件开发工作手册Skill working-on-ancplua-plugins
本技能是ancplua-claude-plugins单仓库插件开发的权威指南，详细规定了创建、修改、调试Claude插件所需遵循的架构规范、工作流程和最佳实践。内容涵盖插件脚手架搭建、代码约定、测试验证、市场发布全流程，适用于AI智能体开发、大模型插件集成、RAG应用构建等场景。关键词：Claude插件开发，AI智能体，插件架构，单仓库管理，开发规范，测试验证，市场发布。
构建RAG系统Skill building-rag-systems
本技能详细介绍了如何构建生产级的检索增强生成（RAG）系统，涵盖从文档摄取到智能检索的全流程。核心内容包括：语义分块策略（基于标题分割，避免固定大小）、增量索引与变更检测（通过文件哈希实现高效更新）、批处理向量嵌入（使用OpenAI API）、以及基于Qdrant向量数据库的过滤检索和上下文扩展。适用于需要构建企业级知识库、智能问答系统或文档智能检索应用的开发者，关键词包括：RAG系统、语义分块、增量索引、向量检索、Qdrant、OpenAI嵌入、生产级部署。
LangChain架构Skill langchain-architecture
LangChain框架用于开发和设计基于大语言模型的应用程序，集成代理、链、记忆和工具，适用于AI智能体构建、多步工作流管理、文档处理、RAG应用等场景，提升LLM应用开发效率，关键词包括LangChain、AI代理、大模型应用、RAG、LLM工作流、记忆管理。
Repomix代码仓库打包技能Skill repomix
Repomix是一个专为AI设计的代码仓库打包工具，能将整个代码库转换为单个文件，支持XML、Markdown等多种格式，优化令牌计数以适应LLM上下文限制。适用于AI代码分析、安全审计、文档生成和第三方库评估。关键词：代码打包、AI友好、LLM上下文、仓库快照、安全审计、令牌管理、RAG应用。
检索-搜索-编排Skill retrieval-search-orchestration
该技能用于设计RAG系统中知识图谱的检索策略，包括检索模式选择、查询分解、排名配置和来源跟踪，以提高信息检索的准确性和可追溯性。关键词：检索策略、知识图谱、RAG、查询分解、来源跟踪、检索增强生成。
向量数据库应用技能Skill using-vector-databases
这个技能专注于使用向量数据库来实现人工智能和机器学习应用，包括语义搜索、检索增强生成（RAG）系统、推荐系统等。关键技术涵盖向量数据库选择（如Qdrant、Pinecone）、嵌入模型（如OpenAI、Voyage AI）、文档分块策略和混合搜索模式。适用于构建聊天机器人、搜索引擎、知识库问答等AI驱动的应用，关键词包括：向量数据库、AI、ML、语义搜索、RAG、嵌入生成、分块、混合搜索、Qdrant、Pinecone。
向量嵌入优化Skill embedding-optimization
该技能用于优化向量嵌入的生成过程，通过模型选择、分块策略、缓存和性能调优，降低RAG系统和语义搜索的成本，提高检索质量。关键词包括：向量嵌入、RAG、语义搜索、成本优化、缓存、批量处理、性能监控。
RAG重排序与多样性过滤Skill rag-reranking
RAG重排序技能专注于提升检索增强生成（RAG）系统的检索质量。它通过交叉编码器重排序、Cohere Rerank API、最大边际相关性（MMR）多样性过滤以及LLM评分等多种技术，对初步检索结果进行二次排序和筛选。该技能旨在优化RAG流程，确保返回给大语言模型的上下文信息既高度相关又具备多样性，从而显著提升最终生成答案的准确性和丰富性。关键词：RAG重排序，交叉编码器，MMR多样性过滤，Cohere Rerank，检索增强生成，多阶段检索，相关性排序，AI检索优化。
agentuity-cli-cloud-storage-deleteSkill agentuity-cli-cloud-storage-delete
这是一个用于Agentuity云平台的命令行工具技能，用于安全删除云存储资源（如存储桶）或文件。该技能需要用户身份验证和组织上下文，支持交互式选择、模拟运行和跳过确认提示。关键词：Agentuity云平台、云存储删除、命令行工具、存储桶管理、文件删除、DevOps工具。