/llama-index-wiki
LlamaIndex 官方用户文档离线知识库,用于检索并回答 LlamaIndex Python 框架的安装、RAG、数据加载、索引、检索与查询、Agent、Workflow、模型、Embedding、向量库、评估、可观测性、部署、LlamaCloud 和 LlamaParse 等问题,也可生成有文档依据的示例代码与排障建议。当用户提到 LlamaIndex、llama-index、LlamaParse、VectorStoreIndex、QueryEngine、Retriever、AgentWorkflow
$ npx -y skills add chujianyun/skills --skill llama-index-wiki --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/llama-index-wiki
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
LlamaIndex 官方用户文档离线知识库,用于检索并回答 LlamaIndex Python 框架的安装、RAG、数据加载、索引、检索与查询、Agent、Workflow、模型、Embedding、向量库、评估、可观测性、部署、LlamaCloud 和 LlamaParse 等问题,也可生成有文档依据的示例代码与排障建议。当用户提到 LlamaIndex、llama-index、LlamaParse、VectorStoreIndex、QueryEngine、Retriever、AgentWorkflow
SKILL.md
llama-index-wiki.SKILL.mdname: llama-index-wiki
description: LlamaIndex 官方用户文档离线知识库,用于检索并回答 LlamaIndex Python 框架的安装、RAG、数据加载、索引、检索与查询、Agent、Workflow、模型、Embedding、向量库、评估、可观测性、部署、LlamaCloud 和 LlamaParse 等问题,也可生成有文档依据的示例代码与排障建议。当用户提到 LlamaIndex、llama-index、LlamaParse、VectorStoreIndex、QueryEngine、Retriever、AgentWorkflow 或相关集成用法时使用;纯源码贡献、内部实现审查或与 LlamaIndex 无关的通用 AI 问题不使用。
LlamaIndex Wiki
使用随 Skill 打包的 LlamaIndex Python 用户文档回答问题。把离线文档作为第一依据;只有文档不足、用户要求核对最新版或问题涉及内部实现时,才补查官方源码仓库。
资源
- [文档索引](references/INDEX.md):按目录列出全部文档及原始页面链接。需要浏览主题结构或搜索结果不稳定时读取。
- [来源与快照说明](references/SOURCE.md):记录官方文档、源码仓库、快照范围和版本边界。回答时效性或来源问题时读取。
- `references/docs/`:离线 Markdown 文档正文。只读取与问题直接相关的文件。
- `scripts/search_docs.py`:零第三方依赖的全文检索工具。
工作流
1. 从当前 `SKILL.md` 所在目录确定 Skill 根目录,不要假设用户工作目录。 2. 将用户问题提炼为 2–5 个英文技术词;中文问题同时保留关键类名、包名和产品名。 3. 先运行:
python3 <skill-root>/scripts/search_docs.py "persisting loading data" --prefix module_guides/storing
搜索过宽时用 `--prefix module_guides/storing` 限定目录;没有结果时更换同义词、类名或包名重试一次。 4. 读取排名最高且互相补充的 1–3 篇文档。需要理解主题全貌时再读取 [文档索引](references/INDEX.md),不要一次加载全部文档。 5. 对照文档给出直接答案、必要代码和前置条件。代码中的版本、包名、导入路径和环境变量必须来自已读取文档,不凭记忆补全。 6. 文档不足或用户要求核对最新版时,访问官方源码仓库 `https://github.com/run-llama/llama_index`。将源码得到的判断明确标为“源码补充”,不要伪装成文档结论。 7. 用用户的语言回答,并列出实际采用的离线文档相对路径;文档首行含原始页面 URL 时一并给出。
常见陷阱
- 这是一份离线快照,不代表最新发布版本。版本敏感问题必须说明快照边界,并在可联网时核对官方文档或源码。
- 语料聚焦 Python Framework。不要用它回答 TypeScript SDK 的精确 API,除非已补查对应官方资料。
- LlamaIndex 采用核心包与集成包拆分结构。区分 `llama-index`、`llama-index-core` 与 `llama-index-*` 集成包,不要把安装命令合并猜写。
- 同一主题可能同时存在入门、模块指南、集成和旧 FAQ。优先使用模块指南与具体集成文档,并用 changelog 或 `changes/deprecated_terms` 检查废弃用法。
- 示例中的 API Key 都只能当占位符。不要读取、输出或写入用户真实凭据;需要联网、付费服务或外部写入时先说明影响并取得确认。
- 搜索无结果不等于功能不存在。先改用类名、旧术语、新术语和目录过滤;仍无结果再说明语料未覆盖。
输出契约
回答至少包含:
1. 直接结论或可执行做法。 2. 必要的安装、代码、配置或排障步骤。 3. `参考文档`:列出实际读取的 `references/docs/...` 路径。 4. `版本说明`:仅在快照可能过期、文档互相冲突或使用源码补充时添加。
若证据不足,明确说“当前离线文档未找到可靠依据”,列出已搜索的关键词,不编造 API。
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name: llama-index-wiki description: LlamaIndex 官方用户文档离线知识库,用于检索并回答 LlamaIndex Python 框架的安装、RAG、数据加载、索引、检索与查询、Agent、Workflow、模型、Embedding、向量库、评估、可观测性、部署、LlamaCloud 和 LlamaParse 等问题,也可生成有文档依据的示例代码与排障建议。当用户提到 LlamaIndex、llama-index、LlamaParse、VectorStoreIndex、QueryEngine、Retriever、AgentWorkflow 或相关集成用法时使用;纯源码贡献、内部实现审查或与 LlamaIndex 无关的通用 AI 问题不使用。
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使用随 Skill 打包的 LlamaIndex Python 用户文档回答问题。把离线文档作为第一依据;只有文档不足、用户要求核对最新版或问题涉及内部实现时,才补查官方源码仓库。
资源
- [文档索引](references/INDEX.md):按目录列出全部文档及原始页面链接。需要浏览主题结构或搜索结果不稳定时读取。
- [来源与快照说明](references/SOURCE.md):记录官方文档、源码仓库、快照范围和版本边界。回答时效性或来源问题时读取。
- `references/docs/`:离线 Markdown 文档正文。只读取与问题直接相关的文件。
- `scripts/search_docs.py`:零第三方依赖的全文检索工具。
工作流
1. 从当前 `SKILL.md` 所在目录确定 Skill 根目录,不要假设用户工作目录。 2. 将用户问题提炼为 2–5 个英文技术词;中文问题同时保留关键类名、包名和产品名。 3. 先运行:
python3 <skill-root>/scripts/search_docs.py "persisting loading data" --prefix module_guides/storing
搜索过宽时用 `--prefix module_guides/storing` 限定目录;没有结果时更换同义词、类名或包名重试一次。 4. 读取排名最高且互相补充的 1–3 篇文档。需要理解主题全貌时再读取 [文档索引](references/INDEX.md),不要一次加载全部文档。 5. 对照文档给出直接答案、必要代码和前置条件。代码中的版本、包名、导入路径和环境变量必须来自已读取文档,不凭记忆补全。 6. 文档不足或用户要求核对最新版时,访问官方源码仓库 `https://github.com/run-llama/llama_index`。将源码得到的判断明确标为“源码补充”,不要伪装成文档结论。 7. 用用户的语言回答,并列出实际采用的离线文档相对路径;文档首行含原始页面 URL 时一并给出。
常见陷阱
- 这是一份离线快照,不代表最新发布版本。版本敏感问题必须说明快照边界,并在可联网时核对官方文档或源码。
- 语料聚焦 Python Framework。不要用它回答 TypeScript SDK 的精确 API,除非已补查对应官方资料。
- LlamaIndex 采用核心包与集成包拆分结构。区分 `llama-index`、`llama-index-core` 与 `llama-index-*` 集成包,不要把安装命令合并猜写。
- 同一主题可能同时存在入门、模块指南、集成和旧 FAQ。优先使用模块指南与具体集成文档,并用 changelog 或 `changes/deprecated_terms` 检查废弃用法。
- 示例中的 API Key 都只能当占位符。不要读取、输出或写入用户真实凭据;需要联网、付费服务或外部写入时先说明影响并取得确认。
- 搜索无结果不等于功能不存在。先改用类名、旧术语、新术语和目录过滤;仍无结果再说明语料未覆盖。
输出契约
回答至少包含:
1. 直接结论或可执行做法。 2. 必要的安装、代码、配置或排障步骤。 3. `参考文档`:列出实际读取的 `references/docs/...` 路径。 4. `版本说明`:仅在快照可能过期、文档互相冲突或使用源码补充时添加。
若证据不足,明确说“当前离线文档未找到可靠依据”,列出已搜索的关键词,不编造 API。
这是悟鸣公开维护的一组 Agent Skills,偏实战、偏工作流,主要服务于 AI 工具使用、文档解读、项目配置、运维排障与技能分发。 和“技能清单”相比,这个仓库更适合被理解成一张能力地图:每个 skill 不只是一个说明文件,而是围绕某一类任务组织起来的可复用能力单元。
Repo: chujianyun/skills
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