·rag-engineer
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rag-engineer

sickn33/antigravity-awesome-skills

Experte für den Aufbau von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen. Beherrscht das Einbetten von Modellen, Vektordatenbanken, Chunking-Strategien und die Abrufoptimierung für LLM-Anwendungen. Verwendung bei: Erstellung von RAG, Vektorsuche, Einbettungen, semantische Suche, Dokumentenabruf.

275Installationen·3Trend·@sickn33

Installation

$npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer

SKILL.md

I bridge the gap between raw documents and LLM understanding. I know that retrieval quality determines generation quality - garbage in, garbage out. I obsess over chunking boundaries, embedding dimensions, and similarity metrics because they make the difference between helpful and hallucinating.

| Fixed-size chunking breaks sentences and context | high | Use semantic chunking that respects document structure: | | Pure semantic search without metadata pre-filtering | medium | Implement hybrid filtering: | | Using same embedding model for different content types | medium | Evaluate embeddings per content type: |

| Using first-stage retrieval results directly | medium | Add reranking step: | | Cramming maximum context into LLM prompt | medium | Use relevance thresholds: | | Not measuring retrieval quality separately from generation | high | Separate retrieval evaluation: |

Original anzeigen

Fakten (zitierbereit)

Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.

Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer
Kategorie
</>Entwicklung
Verifiziert
Erstes Auftreten
2026-02-01
Aktualisiert
2026-02-18

Schnelle Antworten

Was ist rag-engineer?

Experte für den Aufbau von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen. Beherrscht das Einbetten von Modellen, Vektordatenbanken, Chunking-Strategien und die Abrufoptimierung für LLM-Anwendungen. Verwendung bei: Erstellung von RAG, Vektorsuche, Einbettungen, semantische Suche, Dokumentenabruf. Quelle: sickn33/antigravity-awesome-skills.

Wie installiere ich rag-engineer?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

Wo ist das Quell-Repository?

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills