AC graphrag-system-design
Разрабатывает полные системы GraphRAG, интегрирующие графовые базы данных, векторные хранилища, фреймворки оркестрации и рассуждения LLM. Руководит выбором шаблонов, решениями по технологическому стеку, проектированием конвейера интеграции и настройками для конкретной предметной области. Используйте при проектировании систем GraphRAG, выборе технологических стеков для графового поиска, объединении Neo4j с LLM, использовании графов знаний LangChain/LlamaIndex, применении обнаружения сообществ для RAG, построении гибридных символьно-векторных конвейеров или развертывании производственных или специфичных для предметной области GraphRAG.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Designs complete GraphRAG systems integrating graph databases, vector…»
Designs complete GraphRAG systems integrating graph databases, vector stores, orchestration frameworks, and LLM reasoning. Guides through pattern selection, technology stack decisions, integration pipeline design, and domain-specific customizations. Use when designing GraphRAG systems, choosing technology stacks for graph-augmented retrieval, combining Neo4j with LLM, using LangChain/LlamaIndex knowledge graphs, applying community detection for RAG, building hybrid symbol-vector pipelines, or deploying production or domain-specific GraphRAG.
Разрабатывает полные системы GraphRAG, интегрирующие графовые базы данных, векторные хранилища, фреймворки оркестрации и рассуждения LLM.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2671 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 547 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.