「rag」の検索結果

Pinecone vector database setup, configuration, and operations for RAG applications

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Cross-encoder reranking and MMR diversity filtering for improved retrieval quality

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Batch embedding generation with caching, rate limiting, and multiple provider support

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Document chunking with multiple strategies including semantic, recursive, and fixed-size chunking

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Query expansion, HyDE, and multi-query generation for improved retrieval

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LlamaIndex agent and query engine setup for RAG-powered agents

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Perform cross-artifact consistency and coverage analysis across constitution, specification, plan, and task artifacts to detect gaps, conflicts, and misalignments before implementation.

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LangChain retriever implementation with various retrieval strategies for RAG applications

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Validate implementation quality through custom checklists, scoring against constitution standards, specification coverage, and producing remediation recommendations.

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Roadmap parsing, analysis, and mutation operations for ROADMAP.md. Handles phase and milestone lifecycle including add, insert (decimal), remove, complete, and requirements coverage analysis.

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Automated test validation, coverage checking, and quality metrics with aggressive defaults

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Architect code review with DRY, YAGNI, abstraction, and test coverage principle enforcement

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Red-Green-Refactor TDD methodology with mandatory failing tests, minimal implementation, quality refactoring, and 80% coverage gating.

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Generate comprehensive, maintainable unit tests across languages with strong coverage and edge case focus.

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Set up Prometheus for comprehensive metric collection, storage, and monitoring of infrastructure and applications. Use when implementing metrics collection, setting up monitoring infrastructure, or configuring alerting systems.

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Build financial models, backtest trading strategies, and analyze market data. Implements risk metrics, portfolio optimization, and statistical arbitrage. Use PROACTIVELY for quantitative finance, trading algorithms, or risk analysis.

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Design multi-cloud architectures using a decision framework to select and integrate services across AWS, Azure, and GCP. Use when building multi-cloud systems, avoiding vendor lock-in, or leveraging best-of-breed services from multiple providers.

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Combine vector and keyword search for improved retrieval. Use when implementing RAG systems, building search engines, or when neither approach alone provides sufficient recall.

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Modernize legacy systems incrementally using the strangler fig pattern. Use when replacing components while preserving business operations, test coverage, and integration contracts.

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Select and optimize embedding models for semantic search and RAG applications. Use when choosing embedding models, implementing chunking strategies, or optimizing embedding quality for specific domains.

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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Plan, write, time, style, and validate motion-graphic beats for long-form talking-head HyperFrames videos. Use when Codex is asked to add or improve visual beats, glassmorphism lower thirds, crumpled-paper full-screen takeovers, transcript-synced callouts, pacing coverage, YouTube retention graphics, or render-ready overlays in an existing HyperFrames video project.

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Erstellt aus Geschäftsmodell, Altbedingungen, Preislisten und Beschwerden vollständige passende AGB samt Einführungstexten. Steuert zehn Fachskills gezielt, fragt entscheidende Lücken nach und prüft aktuelle Normen und Rechtsprechung.

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Gestaltet AGB für Fahrradreparaturen und vergleichbare Werkleistungen: Diagnose, Kostenrahmen, Zusatzfreigabe, Abnahme, Abholung und Mängel. Unterscheidet Terminreservierung und verbindlichen Fernabsatzauftrag.

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