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AgenticRAG Survey

Prüfen · 75
Von der Community indexiert

Agentic-RAG explores advanced Retrieval-Augmented Generation systems enhanced with AI LLM agents.

Verified installs0
Stars1.7K
Version1.0.0
Qualität81/100 · Stark
Vertrauen75/100 · Nur Sandbox
Audit80/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Daten, BI und Analytik

CSV, SQL, notebooks, dashboards, data pipelines, BI, ETL, and spreadsheet analysis.

Bereich ansehen

Szenario

RAG and knowledge

I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.

Agent-Fit

Claude Code + CLI + Codex

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add asinghcsu/AgenticRAG-Survey

Wartung

Stabil

10 Monate seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

Lizenz ist unklar

GitHub-Qualität

1.7K

81/100 Qualität · 83/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

DatenRAG and knowledgeragretrievalagentic

Review-Notizen

Lizenz ist unklar · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Stark
81

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

Vertrauen

Nur Sandbox
75

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

Audit

Prüfung nötig
80

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

RAGCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

1.7K GitHub-Stars

Repository-Aktivität

1.7K Stars und 179 Forks

Wartung

10 Monate seit dem letzten Push

Lizenz

Unbekannt

Installieren

npx skills add asinghcsu/AgenticRAG-Survey

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Starker README/SKILL.md-Kontext

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Lizenz ist unklar
  • Quality score needs review
  • License clarity: Unknown

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist unklar
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • RAG and knowledge-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen
  • Chunk documents

Geeignete Agents

RAGCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add asinghcsu/AgenticRAG-Survey
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
75/100
Audit
80/100
Risikoebene
Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

npx skills add asinghcsu/AgenticRAG-Survey
Öffentliches AuditEval-BerichtResolve APIInstallationsübergabe

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • Hochregulierte Umgebungen ohne interne Sicherheitsprüfung
  • No major risk signals from current metadata
  • Lizenz ist unklar
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Alternative

Awesome Llm Apps

114.5K Stars

npx skills add Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

Alternative

Hello Agents

59.5K Stars

npx skills add datawhalechina/hello-agents

Alternative

Llm App

59.3K Stars

npx skills add pathwaycom/llm-app

Alternative

Flowise

53.6K Stars

npx skills add FlowiseAI/Flowise

Agent-Sicherheit v2

64/100 · Vor Installation prüfen

Mit Berechtigungshinweisen geprüftPrüfen

Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.

Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.

Per API auflösen

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Mittel

Dateisystemzugriff

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

  • Lizenz ist unklar

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install asinghcsu-agenticrag-survey

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

JSON öffnen

/api/agent/resolve?task=Use%20AgenticRAG%20Survey%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium

Resolve-Text

/api/agent/resolve?task=Use%20AgenticRAG%20Survey%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text

Installationsübergabe

/api/skills/asinghcsu-agenticrag-survey/install

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use AgenticRAG Survey in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20AgenticRAG%20Survey%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/asinghcsu-agenticrag-survey/install
Install command: npx skills add asinghcsu/AgenticRAG-Survey
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Installationsübergabe

/api/skills/asinghcsu-agenticrag-survey/install

LLM-Textformat

/api/skills/asinghcsu-agenticrag-survey/install?format=text

Alternativen finden

/api/skills/search?q=AgenticRAG%20Survey&limit=3

Agent-Prompt

Use AgenticRAG Survey for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/asinghcsu-agenticrag-survey/install, then install with: npx skills add asinghcsu/AgenticRAG-Survey

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Manifest

/api/registry/manifest/asinghcsu-agenticrag-survey

LLM-Text

/api/registry/manifest/asinghcsu-agenticrag-survey?format=text

Installationsalias

/api/registry/install/asinghcsu-agenticrag-survey

Empfehlen

/api/registry/recommend?task=Use%20AgenticRAG%20Survey%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3

Agent-Fit

85/100

RAG and knowledge

Use-Case-Tags

RAG and knowledgeCoding-AgentsWorkflow-Automatisierung

Plattformen

RAG, Claude Code

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 80/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Primäre Wahl für RAG and knowledge

Use this as a leading candidate, then validate the README and install path in your own agent stack.

85
Bereitschaft
Übernehmen
Phase

Rolle im Stack

Primäre Wahl

Primäre Eignung

RAG and knowledge

Vertrauenslabel

Produktionsbereit

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • RAG and knowledge-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen

Evidenz

  • 1,661 GitHub-Stars
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 81/100
  • 6 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

  • No major risk signals from current metadata

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine RAG and knowledge-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Nur Sandbox

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

75
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Bestanden

1.7K GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Info

1.7K Stars und 179 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Info

10 Monate seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Prüfen

Unbekannt

Positive Signale

  • Manuell verifizierte Auflistung
  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Aussagekräftiges GitHub-Adoptionssignal
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Lizenz ist unklar
  • Quality score needs review
  • License clarity: Unknown
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

Qualitätsprofil

Stark Kandidat für Agent-Workflows

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

81
GitHub-Stars
1.7K
Aktualität
vor 10 Monaten
Installationsbereit
Ja
Lizenz
Unbekannt

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Search private knowledge

RAG and knowledge

I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.

Build and ship code

Coding agents

I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.

Automate repeated work

Workflow automation

I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Ingest, retrieve, and cite

RAG knowledge base

A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.

Turn skills into distribution

Content growth agent

A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.

Inspect, patch, and verify code

Coding review agent

A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

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Übersicht

Agentic-RAG explores advanced Retrieval-Augmented Generation systems enhanced with AI LLM agents.

Imported by the skill-only GitHub discovery pipeline because it matches agent skill, automation, domain workflow, RAG, document-processing, data, finance, security, or developer-tool signals. Protocol-server projects are excluded from automated imports.

Plattformkompatibilität

ragFULL

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
Unknown
Letzte Aktualisierung
18. Aug. 2026
Veröffentlicht
23. Mai 2026

Frameworks & Tools

RAG

Entscheidungsübersicht

Primäre Wahl

85
Bereit
Übernehmen
Phase

1,661 GitHub-Stars

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

80
Prüfung nötig
Sicherheit
82/100
Wartung
62/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
—
Letzter Fehler
—
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
—
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Agent-Proven-RankingErgebnisvertrag

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Alternativen vergleichenAuto-AuflösungsplanAuf GitHub ansehenDokumentation

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für AgenticRAG Survey, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
A practical pick for source-backed research:

AgenticRAG Survey: Agentic-RAG explores advanced Retrieval-Augmented Generation systems enhanced with AI LLM agents.

1.7K stars

https://www.openagentskill.com/skills/asinghcsu-agenticrag-survey?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for AgenticRAG Survey:
https://www.openagentskill.com/skills/asinghcsu-agenticrag-survey?ref=x

Install: npx skills add asinghcsu/AgenticRAG-Survey
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Community-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
asinghcsu
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

Diesen Skill beanspruchen

Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Community-indexiert-Eintrag wird asinghcsu zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

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Evidenz-Badges in deine README einfügen

Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/asinghcsu-agenticrag-survey?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/asinghcsu-agenticrag-survey)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/asinghcsu-agenticrag-survey?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/asinghcsu-agenticrag-survey)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/asinghcsu-agenticrag-survey?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/asinghcsu-agenticrag-survey/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/asinghcsu-agenticrag-survey?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/asinghcsu-agenticrag-survey)
Badge-Vorschau Audit öffnen Creator-Kit

Autor

A

asinghcsu✓

@asinghcsu

Tags

ragretrievalagenticagentic-aiagentic-frameworkagentic-patternagentic-ragagentic-workflowllm-agentmulti-agent-systems

Plattform-Fit

Claude Code

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
1.7K
Qualitätswert
53/100
Letzter GitHub-Push
20. Okt. 2025
Framework-Hinweise
1
OpenAgentSkill-Aufrufe
2
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

Community-Signal

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Vertrauen & Sicherheit

Nur Sandbox

75
  • GitHub-Akzeptanz1.7K GitHub-StarsBestanden
  • Star-/Fork-Aktivität1.7K Stars und 179 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarInfo
  • Aktuelle Wartung10 Monate seit dem letzten PushInfo
  • LizenzklarheitUnbekanntPrüfen
  • README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
  • Abhängigkeits-/LaufzeitrisikoKeine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen MetadatenBestanden

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