Llm App

Solide · 89

Indexé par la communauté

Ready-to-run cloud templates for RAG, AI pipelines, and enterprise search with live data. 🐳Docker-friendly.⚡Always in sync with Sharepoint, Google Drive, S3, Kafka, PostgreSQL, real-time data APIs, and more.

Verified installs0

Stars59.3K

Version1.0.0

Qualité100/100 · Excellent

Confiance89/100 · Revoir avant installation

Audit93/100 · Sûr à essayer

Profil de l’actif

Données, BI et analytique

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

Voir la catégorie

Scénario

Database and SQL

I need my agent to inspect database schemas, write SQL, and explain query results.

Adéquation Agent

Claude Code + CLI + Codex

Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.

Installer

Prêt

npx skills add pathwaycom/llm-app

Maintenance

Active

2 mois depuis le dernier push

Risque

Sûr à essayer

No major risk signals from available metadata

Qualité GitHub

59K

100/100 Qualité · 92/100 Confiance

Tags de couverture

DonnéesDatabase and SQLragretrievalchatbot

Notes de revue

No major risk signals from available metadata

Carte d’adoption Agent

Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil

Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.

Qualité

Excellent

100

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

Confiance

Revoir avant installation

Bon signal de présélection, mais l’Agent doit examiner les notes d’audit, la politique d’installation et les preuves de résultats avant de l’exécuter.

Audit

Sûr à essayer

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Trust Score OpenAgentSkill v5

Candidate à l’installation Agent

À utiliser comme candidat principal après revue humaine ou en sandbox.

Jupyter NotebookRAGCodexClaude CodeCursor

Stars

59K stars GitHub

Activité du dépôt

59K stars et 1.4K forks

Maintenance

2 mois depuis le dernier push

Licence

MIT

Installer

npx skills add pathwaycom/llm-app

Sécurité d’installation

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Aucune surface de permissions à haut risque dans les métadonnées publiques

Résultats Agent

Pas encore de données de résultats Agent

Documentation

Contexte README/SKILL.md solide

Résumé des risques

Risque de métadonnées faible

No major trust warnings detected from available metadata

Préparation à l’installation

Chemin d’installation disponible

Le chemin d’installation est disponible
La preuve du dépôt est disponible
La licence est déclarée
Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven

Métadonnées lisibles par Agent

Données de décision lisibles par machine pour ce skill.

Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.

Ouvrir JSON

Tâches adaptées

workflows RAG and knowledge
Équipes Claude Code
Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub
Chunk documents

Agents adaptés

Jupyter NotebookRAGCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Décision d’installation

Commande: npx skills add pathwaycom/llm-app
Politique: Autoriser
Revue humaine: Non

Confiance et risque

Confiance: 89/100
Audit: 93/100
Niveau de risque: Sûr à essayer

Boucle de résultat

Endpoint: /api/agent/outcome
ID d’événement: resolve
Résultats: 5

Commande d’installation

npx skills add pathwaycom/llm-app

Audit public Rapport d’évaluation API Resolve Relais d’installation

Ne pas utiliser quand

Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
Environnements fortement conformes sans revue interne de sécurité
No major risk signals from current metadata
No major trust warnings detected from available metadata
Production credentials, payments, or irreversible account changes without explicit human review

Skill alternatif

Awesome Llm Apps

114.5K Stars

npx skills add Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

Skill alternatif

Hello Agents

59.5K Stars

npx skills add datawhalechina/hello-agents

Skill alternatif

Flowise

53.6K Stars

npx skills add FlowiseAI/Flowise

Skill alternatif

Llama Index

50.2K Stars

npx skills add run-llama/llama_index

Sécurité Agent v2

89/100 · Installation sûre après revue normale

VérifiéAutoriser

Strong metadata, audit, install, and review signals. Suitable for agent shortlists after normal workspace review.

Allow agent install in a sandbox or low-risk workspace, then promote after one successful narrow task.

Résoudre via API

Moyen

Accès réseau

La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.

Cibles d’installation

Installer ce skill dans votre workflow Agent

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

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 pathwaycom-llm-app

Plan de résolution Agent

Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.

L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.

Ouvrir le plan texte

Ouvrir JSON

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

Texte Resolve

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

Relais d’installation

/api/skills/pathwaycom-llm-app/install

L’Agent doit vérifier

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.

Copier le prompt

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

Relais Agent

Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

Ouvrir l’API d’installation

Relais d’installation

/api/skills/pathwaycom-llm-app/install

Format texte LLM

/api/skills/pathwaycom-llm-app/install?format=text

Trouver des alternatives

/api/skills/search?q=Llm%20App&limit=3

Prompt Agent

Use Llm App for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/pathwaycom-llm-app/install, then install with: npx skills add pathwaycom/llm-app

Métadonnées Registry

Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.

L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.

Ouvrir Manifest

Manifest

/api/registry/manifest/pathwaycom-llm-app

Texte LLM

/api/registry/manifest/pathwaycom-llm-app?format=text

Alias d’installation

/api/registry/install/pathwaycom-llm-app

Recommander

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

Adéquation Agent

100/100

RAG and knowledge

Tags de cas d’usage

RAG and knowledge Local desktop Agents de code

Plateformes

Jupyter Notebook, RAG, Claude Code

Rapport d’audit

Sûr à essayer · 93/100

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Voir le rapport d’audit Voir le rapport d’évaluation

Panneau de décision Agent

Choix principal pour RAG and knowledge

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

100

Préparation

Adopter

Étape

Rôle dans la pile

Choix principal

Pertinence principale

RAG and knowledge

Libellé de confiance

Prêt pour la production

Chemin d’installation

Commande prête

À utiliser lorsque

workflows RAG and knowledge
Équipes Claude Code
Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub

Preuves

59,299 stars GitHub
recent repository activity
install command or GitHub repo available
profil qualité 100/100
153 événements OpenAgentSkill

revoir d’abord

No major risk signals from current metadata

Chemin d’implémentation

1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de RAG and knowledge de bout en bout.
2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Profil de confiance

Revoir avant installation

Bon signal de présélection, mais l’Agent doit examiner les notes d’audit, la politique d’installation et les preuves de résultats avant de l’exécuter.

Trust Score OpenAgentSkill

Adoption GitHub

Validé

59K stars GitHub

Activité stars/forks

Validé

59K stars et 1.4K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

2 mois depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

MIT

Signaux positifs

Fiche vérifiée manuellement
Revue IA approuvée
Le chemin d’installation est disponible
La preuve du dépôt est disponible
Dépôt maintenu récemment
Large GitHub adoption signal
La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
Activité d’utilisation OpenAgentSkill détectée
La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent

Réviser avant installation

Pas encore de rapports de résultats Agent réels
Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance

Action recommandée

À utiliser comme candidat principal après revue humaine ou en sandbox.

Profil qualité

Excellent candidat pour les workflows Agent

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

100

Stars GitHub

59K

Actualité

il y a 2 mois

Prêt à installer

Oui

Licence

MIT

Adéquation au workflow

Utilisez cette skill dans ces scénarios

Search private knowledge

RAG and knowledge

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

Operate local tools

Local desktop

I need my agent to operate local files and desktop apps in a repeatable workflow.

Build and ship code

Coding agents

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

Adéquation au workflow

Ajouter à un workflow complet

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.

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.

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.

Liste d’alternatives

Comparer avant installation

Similar skills that may fit this task.

Tout comparer

Awesome Llm Apps

100+ AI Agent & RAG apps you can actually run — clone, customize, ship.

Hello Agents

📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程

Flowise

Build AI Agents, Visually

Llama Index

LlamaIndex is the leading document agent and OCR platform

Vue d’ensemble

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

Compatibilité plateforme

jupyter-notebookFULL

ragFULL

Détails techniques

Version: 1.0.0
Licence: MIT
Dernière mise à jour: 18 août 2026
Publié: 5 juin 2026

Frameworks et outils

Jupyter NotebookRAG

Instantané de décision

Choix principal

100

Prêt

Adopter

Étape

59,299 stars GitHub

Audit

Revue d’installation

Revue d’installation et d’adoption

Sûr à essayer

Sécurité: 88/100
Maintenance: 88/100
Installer: 92/100

Ouvrir l’audit complet Voir le rapport d’évaluation

Preuves validées par Agent

Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.

Validé

Needs first agent runAuto-installation: revoir d’abordDernier: Inconnu

Taux de réussite: —
Échec récent: —
Résultats: 0
Qualité de sortie: —
Échecs: 0
Non pertinent: 0
Installations: 0
Bloqué par le risque: 0
Configuration requise: 0
Production: 0

Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.

Classement Agent-Proven Contrat de résultat

Installer

Ajouter au workflow Agent

Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.

Comparer les alternatives Plan de résolution auto Voir sur GitHub Documentation

Boucle de croissance

Kit de partage

Brouillon guidé par scénario pour Llm App, prêt pour une publication manuelle sur X.

Note du curateur

Llm App: Ready-to-run cloud templates for RAG, AI pipelines, and enterprise search with live data. 🐳D...

59.3K stars

https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app?ref=x

Ouvrir le brouillon X

Réponse facultative avec commande d’installation

Listing + install path for Llm App:
https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app?ref=x

Install: npx skills add pathwaycom/llm-app

Ouvrir le brouillon de réponse

Source de la fiche

Indexé par la communauté

Revendiable

Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.

Créateur: pathwaycom
Source: pathwaycom/llm-app
Indexé par: Index communautaire OpenAgentSkill

L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.

Revendiquer ce skill

Revendication du propriétaire

Revendiquer cette fiche de skill

Cette fiche Indexé par la communauté est attribuée à pathwaycom, mais n’est pas encore marquée officielle. Revendiquez-la pour ajouter un signal de propriétaire vérifié et rendre les futures mises à jour de lancement, d’installation et d’audit plus fiables.

Kit de backlinks créateur

Ajoutez les badges de preuve à votre README

Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/pathwaycom-llm-app?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/pathwaycom-llm-app?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/pathwaycom-llm-app?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/pathwaycom-llm-app?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app)

Aperçu du badge Ouvrir l’audit Kit créateur

Auteur

pathwaycom✓

@pathwaycom

Adéquation plateforme

Claude Code

Signaux de santé

Stars GitHub: 59.3K
Score de qualité: 74/100
Dernier push GitHub: 10 juin 2026
Indications de framework: 2
Vues OpenAgentSkill: 14
Copies d’installation: 0
Clics sortants: 1

Signal de communauté

Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.

Confiance et sécurité

Revoir avant installation

Adoption GitHub59K stars GitHubValidé
Activité stars/forks59K stars et 1.4K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesValidé
Maintenance récente2 mois depuis le dernier pushValidé
Clarté de licenceMITValidé
Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
Risque dépendances/runtimeSurface d’installation de packages externesInfo

Skills associés

Awesome Llm Apps

100+ AI Agent & RAG apps you can actually run — clone, customize, ship.

114.5K Stars

Hello Agents

📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程

59.5K Stars

Flowise

Build AI Agents, Visually

53.6K Stars

Llama Index

LlamaIndex is the leading document agent and OCR platform

50.2K Stars

Installer Voir sur GitHub

Llm App

Solide · 89

Indexé par la communauté

Verified installs0

Stars59.3K

Version1.0.0

Qualité100/100 · Excellent

Confiance89/100 · Revoir avant installation

Audit93/100 · Sûr à essayer

Profil de l’actif

Données, BI et analytique

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

Voir la catégorie

Scénario

Database and SQL

I need my agent to inspect database schemas, write SQL, and explain query results.

Adéquation Agent

Claude Code + CLI + Codex

Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.

Installer

Prêt

npx skills add pathwaycom/llm-app

Maintenance

Active

2 mois depuis le dernier push

Risque

Sûr à essayer

No major risk signals from available metadata

Qualité GitHub

59K

100/100 Qualité · 92/100 Confiance

Tags de couverture

DonnéesDatabase and SQLragretrievalchatbot

Notes de revue

No major risk signals from available metadata

Carte d’adoption Agent

Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil

Qualité

Excellent

100

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

Confiance

Revoir avant installation

Bon signal de présélection, mais l’Agent doit examiner les notes d’audit, la politique d’installation et les preuves de résultats avant de l’exécuter.

Audit

Sûr à essayer

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Trust Score OpenAgentSkill v5

Candidate à l’installation Agent

À utiliser comme candidat principal après revue humaine ou en sandbox.

Jupyter NotebookRAGCodexClaude CodeCursor

Stars

59K stars GitHub

Activité du dépôt

59K stars et 1.4K forks

Maintenance

2 mois depuis le dernier push

Licence

MIT

Installer

npx skills add pathwaycom/llm-app

Sécurité d’installation

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Aucune surface de permissions à haut risque dans les métadonnées publiques

Résultats Agent

Pas encore de données de résultats Agent

Documentation

Contexte README/SKILL.md solide

Résumé des risques

Risque de métadonnées faible

No major trust warnings detected from available metadata

Préparation à l’installation

Chemin d’installation disponible

Le chemin d’installation est disponible
La preuve du dépôt est disponible
La licence est déclarée
Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven

Métadonnées lisibles par Agent

Données de décision lisibles par machine pour ce skill.

Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.

Ouvrir JSON

Tâches adaptées

workflows RAG and knowledge
Équipes Claude Code
Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub
Chunk documents

Agents adaptés

Jupyter NotebookRAGCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Décision d’installation

Commande: npx skills add pathwaycom/llm-app
Politique: Autoriser
Revue humaine: Non

Confiance et risque

Confiance: 89/100
Audit: 93/100
Niveau de risque: Sûr à essayer

Boucle de résultat

Endpoint: /api/agent/outcome
ID d’événement: resolve
Résultats: 5

Commande d’installation

npx skills add pathwaycom/llm-app

Audit public Rapport d’évaluation API Resolve Relais d’installation

Ne pas utiliser quand

Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
Environnements fortement conformes sans revue interne de sécurité
No major risk signals from current metadata
No major trust warnings detected from available metadata
Production credentials, payments, or irreversible account changes without explicit human review

Skill alternatif

Awesome Llm Apps

114.5K Stars

npx skills add Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

Skill alternatif

Hello Agents

59.5K Stars

npx skills add datawhalechina/hello-agents

Skill alternatif

Flowise

53.6K Stars

npx skills add FlowiseAI/Flowise

Skill alternatif

Llama Index

50.2K Stars

npx skills add run-llama/llama_index

Sécurité Agent v2

89/100 · Installation sûre après revue normale

VérifiéAutoriser

Strong metadata, audit, install, and review signals. Suitable for agent shortlists after normal workspace review.

Allow agent install in a sandbox or low-risk workspace, then promote after one successful narrow task.

Résoudre via API

Moyen

Accès réseau

La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.

Cibles d’installation

Installer ce skill dans votre workflow Agent

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

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 pathwaycom-llm-app

Plan de résolution Agent

Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.

L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.

Ouvrir le plan texte

Ouvrir JSON

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

Texte Resolve

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

Relais d’installation

/api/skills/pathwaycom-llm-app/install

L’Agent doit vérifier

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.

Copier le prompt

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

Relais Agent

Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

Ouvrir l’API d’installation

Relais d’installation

/api/skills/pathwaycom-llm-app/install

Format texte LLM

/api/skills/pathwaycom-llm-app/install?format=text

Trouver des alternatives

/api/skills/search?q=Llm%20App&limit=3

Prompt Agent

Use Llm App for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/pathwaycom-llm-app/install, then install with: npx skills add pathwaycom/llm-app

Métadonnées Registry

Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.

L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.

Ouvrir Manifest

Manifest

/api/registry/manifest/pathwaycom-llm-app

Texte LLM

/api/registry/manifest/pathwaycom-llm-app?format=text

Alias d’installation

/api/registry/install/pathwaycom-llm-app

Recommander

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

Adéquation Agent

100/100

RAG and knowledge

Tags de cas d’usage

RAG and knowledge Local desktop Agents de code

Plateformes

Jupyter Notebook, RAG, Claude Code

Rapport d’audit

Sûr à essayer · 93/100

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Voir le rapport d’audit Voir le rapport d’évaluation

Panneau de décision Agent

Choix principal pour RAG and knowledge

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

100

Préparation

Adopter

Étape

Rôle dans la pile

Choix principal

Pertinence principale

RAG and knowledge

Libellé de confiance

Prêt pour la production

Chemin d’installation

Commande prête

À utiliser lorsque

workflows RAG and knowledge
Équipes Claude Code
Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub

Preuves

59,299 stars GitHub
recent repository activity
install command or GitHub repo available
profil qualité 100/100
153 événements OpenAgentSkill

revoir d’abord

No major risk signals from current metadata

Chemin d’implémentation

1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de RAG and knowledge de bout en bout.
2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Profil de confiance

Revoir avant installation

Bon signal de présélection, mais l’Agent doit examiner les notes d’audit, la politique d’installation et les preuves de résultats avant de l’exécuter.

Trust Score OpenAgentSkill

Adoption GitHub

Validé

59K stars GitHub

Activité stars/forks

Validé

59K stars et 1.4K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

2 mois depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

MIT

Signaux positifs

Fiche vérifiée manuellement
Revue IA approuvée
Le chemin d’installation est disponible
La preuve du dépôt est disponible
Dépôt maintenu récemment
Large GitHub adoption signal
La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
Activité d’utilisation OpenAgentSkill détectée
La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent

Réviser avant installation

Pas encore de rapports de résultats Agent réels
Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance

Action recommandée

À utiliser comme candidat principal après revue humaine ou en sandbox.

Profil qualité

Excellent candidat pour les workflows Agent

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

100

Stars GitHub

59K

Actualité

il y a 2 mois

Prêt à installer

Oui

Licence

MIT

Adéquation au workflow

Utilisez cette skill dans ces scénarios

Search private knowledge

RAG and knowledge

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

Operate local tools

Local desktop

I need my agent to operate local files and desktop apps in a repeatable workflow.

Build and ship code

Coding agents

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

Adéquation au workflow

Ajouter à un workflow complet

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.

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.

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.

Liste d’alternatives

Comparer avant installation

Similar skills that may fit this task.

Tout comparer

Awesome Llm Apps

100+ AI Agent & RAG apps you can actually run — clone, customize, ship.

Hello Agents

📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程

Flowise

Build AI Agents, Visually

Llama Index

LlamaIndex is the leading document agent and OCR platform

Vue d’ensemble

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

Compatibilité plateforme

jupyter-notebookFULL

ragFULL

Détails techniques

Version: 1.0.0
Licence: MIT
Dernière mise à jour: 18 août 2026
Publié: 5 juin 2026

Frameworks et outils

Jupyter NotebookRAG

Instantané de décision

Choix principal

100

Prêt

Adopter

Étape

59,299 stars GitHub

Audit

Revue d’installation

Revue d’installation et d’adoption

Sûr à essayer

Sécurité: 88/100
Maintenance: 88/100
Installer: 92/100

Ouvrir l’audit complet Voir le rapport d’évaluation

Preuves validées par Agent

Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.

Validé

Needs first agent runAuto-installation: revoir d’abordDernier: Inconnu

Taux de réussite: —
Échec récent: —
Résultats: 0
Qualité de sortie: —
Échecs: 0
Non pertinent: 0
Installations: 0
Bloqué par le risque: 0
Configuration requise: 0
Production: 0

Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.

Classement Agent-Proven Contrat de résultat

Installer

Ajouter au workflow Agent

Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.

Comparer les alternatives Plan de résolution auto Voir sur GitHub Documentation

Boucle de croissance

Kit de partage

Brouillon guidé par scénario pour Llm App, prêt pour une publication manuelle sur X.

Note du curateur

Llm App: Ready-to-run cloud templates for RAG, AI pipelines, and enterprise search with live data. 🐳D...

59.3K stars

https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app?ref=x

Ouvrir le brouillon X

Réponse facultative avec commande d’installation

Listing + install path for Llm App:
https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app?ref=x

Install: npx skills add pathwaycom/llm-app

Ouvrir le brouillon de réponse

Source de la fiche

Indexé par la communauté

Revendiable

Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.

Créateur: pathwaycom
Source: pathwaycom/llm-app
Indexé par: Index communautaire OpenAgentSkill

L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.

Revendiquer ce skill

Revendication du propriétaire

Revendiquer cette fiche de skill

Kit de backlinks créateur

Ajoutez les badges de preuve à votre README

Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/pathwaycom-llm-app?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/pathwaycom-llm-app?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/pathwaycom-llm-app?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/pathwaycom-llm-app?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/pathwaycom-llm-app)

Aperçu du badge Ouvrir l’audit Kit créateur

Auteur

pathwaycom✓

@pathwaycom

Adéquation plateforme

Claude Code

Signaux de santé

Stars GitHub: 59.3K
Score de qualité: 74/100
Dernier push GitHub: 10 juin 2026
Indications de framework: 2
Vues OpenAgentSkill: 14
Copies d’installation: 0
Clics sortants: 1

Signal de communauté

Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.

Confiance et sécurité

Revoir avant installation

Adoption GitHub59K stars GitHubValidé
Activité stars/forks59K stars et 1.4K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesValidé
Maintenance récente2 mois depuis le dernier pushValidé
Clarté de licenceMITValidé
Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
Risque dépendances/runtimeSurface d’installation de packages externesInfo

Skills associés

Awesome Llm Apps

100+ AI Agent & RAG apps you can actually run — clone, customize, ship.

114.5K Stars

Hello Agents

📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程

59.5K Stars

Flowise

Build AI Agents, Visually

53.6K Stars

Llama Index

LlamaIndex is the leading document agent and OCR platform

50.2K Stars

Installer Voir sur GitHub