llm-context
✓RAG/LLM 접지에 사용합니다. LLM에 최적화된 사전 추출된 웹 콘텐츠(텍스트, 표, 코드)를 반환합니다. GET + POST. 복잡성에 따라 max_tokens/count를 조정합니다. 고글, 로컬/POI를 지원합니다. AI 답변의 경우 답변을 사용하세요. AI/에이전트 애플리케이션을 구축하는 모든 사람에게 권장됩니다.
SKILL.md
Requires API Key: Get one at https://api.search.brave.com Plan: Included in the Search plan. See https://api-dashboard.search.brave.com/app/subscriptions/subscribe
Brave LLM Context API delivers pre-extracted, relevance-ranked web content optimized for grounding LLM responses in real-time search results. Unlike traditional web search APIs that return links and snippets, LLM Context extracts the actual page content—text chunks, tables, code blocks, and structured data—so your LLM or AI agent can reason over it directly.
| Feature | LLM Context (this) | AI Grounding (answers) |
RAG/LLM 접지에 사용합니다. LLM에 최적화된 사전 추출된 웹 콘텐츠(텍스트, 표, 코드)를 반환합니다. GET + POST. 복잡성에 따라 max_tokens/count를 조정합니다. 고글, 로컬/POI를 지원합니다. AI 답변의 경우 답변을 사용하세요. AI/에이전트 애플리케이션을 구축하는 모든 사람에게 권장됩니다. 출처: brave/brave-search-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/brave/brave-search-skills --skill llm-context- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-17
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
llm-context이란?
RAG/LLM 접지에 사용합니다. LLM에 최적화된 사전 추출된 웹 콘텐츠(텍스트, 표, 코드)를 반환합니다. GET + POST. 복잡성에 따라 max_tokens/count를 조정합니다. 고글, 로컬/POI를 지원합니다. AI 답변의 경우 답변을 사용하세요. AI/에이전트 애플리케이션을 구축하는 모든 사람에게 권장됩니다. 출처: brave/brave-search-skills.
llm-context 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/brave/brave-search-skills --skill llm-context 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/brave/brave-search-skills
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-17