Combina búsqueda vectorial y por palabras clave para mejorar la recuperación. Útil al implementar RAG, motores de búsqueda o cuando ningún enfoque solo basta.
Reemplaza a: Usar solo búsqueda vectorial o solo búsqueda por palabras clave
en todo el repo
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add wshobson/agents --skill hybrid-search-implementation --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Patterns for combining vector similarity and keyword-based search.
Query → ┬─► Vector Search ──► Candidates ─┐
│ │
└─► Keyword Search ─► Candidates ─┴─► Fusion ─► Results
| Method | Description | Best For |
|---|---|---|
| RRF | Reciprocal Rank Fusion | General purpose |
| Linear | Weighted sum of scores | Tunable balance |
| Cross-encoder | Rerank with neural model | Highest quality |
| Cascade | Filter then rerank | Efficiency |
Full template library and detailed worked examples live in references/details.md. Read that file when you need the concrete templates.
Reproducido de wshobson/agents bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
2 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Este repo incluye 183 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás. Ver el pack agents entero y su comando de instalación
Instala y opera Hermes Tweet, un plugin de Hermes Agent para investigar X/Twitter, leer timelines, analizar tweets y ejecutar operaciones privadas o de cambio de estado con aprobación previa.
Úsalo para mantener un almacén Markdown de conocimiento donde cada afirmación compilada se rastrea hasta una fuente inmutable y el drift se detecta con git diff sin gastar tokens.
Úsalo al diseñar o revisar un esquema específico de PostgreSQL: buenas prácticas, tipos de datos, indexación, restricciones, patrones de rendimiento y funciones avanzadas.
Úsalo cuando un proyecto guarda su estado en Superself: lee `self context` al iniciar sesión, vincula el trabajo a una work unit, reporta con evidencia y registra decisiones confirmadas.
Úsalo cuando pidan optimizar un prompt, mejorar su rendimiento, diseñar una plantilla, aplicar chain-of-thought, few-shot prompting o técnicas avanzadas de prompt engineering para producción.
Audita y reescribe prosa para que deje de sonar generada por máquina. Incluye modo solo-detección, modo reescritura y modo edición en el lugar, con perfiles opcionales de voz y contexto.”
Construye sistemas de backtesting robustos para estrategias de trading, manejando correctamente look-ahead bias, survivorship bias y costes de transacción.
Implementa validación de calidad de datos con Great Expectations, pruebas dbt y contratos de datos para pipelines fiables.
Transforma datos en narrativas persuasivas usando visualización, contexto y estructura. Útil al presentar analíticas a stakeholders, crear reportes o presentaciones ejecutivas.
