LLM Application Dev
Skills de RAG, índices vectoriales y prompts con LangGraph
Instalación
Incluye scriptsClaude Code: /plugin marketplace add wshobson/agents → /plugin install llm-application-dev@claude-code-workflows
RAG, vektör arama ya da LangGraph tabanlı bir ajan kurulurken; istem kalıpları ölçülerek iyileştirilirken
- Autor
- Seth Hobson
- Licencia
- MIT
Ocho skills y tres agentes cubren aspectos propensos a errores en una aplicación LLM: fragmentación y reranking para recuperación, parámetros de índices HNSW e IVF, fusión híbrida de puntuaciones vectoriales y por palabras clave, y patrones de prompts con un script de Python que los reescribe según criterios medibles. La versión 2.0 sustituyó el obsoleto initialize_agent() de LangChain por StateGraph de LangGraph con checkpointers, lo que permite que un agente continúe después de un fallo en vez de empezar de nuevo. Para stacks basados en Claude recomienda por defecto los modelos de Voyage y ofrece una skill de evaluación independiente para medir los cambios en la recuperación.
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