본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

rulake-query

Query the witness-anchored ruLake cache — search, verify, explain, or refresh. Returns ranked results plus a decision_trace block with cost, latency, witness match, and substrates used.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md2.2 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

/rulake-query

Wraps the rulake_query MCP tool with sensible defaults so a fresh operator can issue their first query without thinking about the intent / risk / freshness / target axes.

Inputs (all optional except the question)

  • question (required): natural-language query
  • intent: search | verify | explain | refresh (default: search)
  • freshness_ms: tolerance for stale cache hits (default: 5000)
  • risk: low | medium | high (default: low)
  • target_collection: limit to a specific backend.collection (default: federated across all)

What you get back

{
  "result": [ /* ranked retrieval */ ],
  "decision_trace": {
    "chosen_path": "deterministic-retrieval-path-v0.1",
    "intent": "search",
    "freshness": { "budget_ms": 5000, "actual_ms": 1031 },
    "cache":  { "hit": true, "hit_ratio_session": 0.87 },
    "substrates_used": ["gcs-backend", "rvdna-backend"],
    "kernel": { "id": "cpu-naive", "deterministic": true },
    "witness": { "match": true },
    "cost":    { "compute_kernel": 0.0, "backend_fetch": 0.0, "cache_hit_discount": -1.0 },
    "latency": { "total_ms": 1.02, "cache_ms": 0.4, "witness_ms": 0.6 },
    "refusals": []
  }
}

The decision_trace block is the new contract from ADR-009 — it lets a calling agent negotiate cost vs trust vs latency without reaching around the abstraction. Note: the trace shape ships in v2.4 — until then, responses carry the data only and the trace is in the JSONL audit log on the server side.

Examples

/rulake-query "what does ADR-157 commit to?"

/rulake-query --intent verify --freshness_ms 0 "is bundle b1f4...3d valid?"

/rulake-query --target_collection adrs.rulake "list all merged ADRs"

See also

  • ADR-004 §4b — the eight tool tier matrix
  • ADR-009 — the deterministic retrieval path + decision_trace shape

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

memory

무료

Use ruLake as the agent's working memory. Auto-invoke /rulake-memory:memory-recall when the agent needs to look up something it might already know; auto-invoke /rulake-memory:memory-remember after the agent learns or decides something worth pinning. Closes the self-learning loop without requiring the agent author to wire it explicitly.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ruvnet/RuLake152026년 10월 3일 업데이트

ruvnet의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고