·rag-engineer

検索拡張生成システム構築の専門家。 LLM アプリケーションの埋め込みモデル、ベクトル データベース、チャンキング戦略、検索の最適化をマスターします。 RAG の構築、ベクトル検索、埋め込み、セマンティック検索、ドキュメントの取得の場合に使用します。

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インストール

$npx skills add https://github.com/automindtechnologie-jpg/ultimate-skill.md --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: |

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引用可能な情報

AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。

インストールコマンド
npx skills add https://github.com/automindtechnologie-jpg/ultimate-skill.md --skill rag-engineer
カテゴリ
</>開発ツール
認証済み
初回登録
2026-02-05
更新日
2026-02-18

クイックアンサー

rag-engineer とは?

検索拡張生成システム構築の専門家。 LLM アプリケーションの埋め込みモデル、ベクトル データベース、チャンキング戦略、検索の最適化をマスターします。 RAG の構築、ベクトル検索、埋め込み、セマンティック検索、ドキュメントの取得の場合に使用します。 ソース: automindtechnologie-jpg/ultimate-skill.md。

rag-engineer のインストール方法は?

ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/automindtechnologie-jpg/ultimate-skill.md --skill rag-engineer インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります

ソースリポジトリはどこですか?

https://github.com/automindtechnologie-jpg/ultimate-skill.md