name: tech-research description: "Исследование технологий RAG/ML/Python: embeddings, vector search, reranking, chunking, Qdrant, sentence-transformers, ColBERT, sparse vectors. Триггеры: 'как работает RAG', 'что такое embeddings', 'reranking', 'chunking strategies', 'vector search', 'BM25', 'graph RAG', 'Qdrant API', 'sentence-transformers', 'ColBERT', 'FAISS', 'sparse vectors', 'hybrid search'. НЕ для 1С — используй 1c-doc-research. НЕ для LangChain API — используй langchain-core. НЕ для LangGraph — используй langgraph-core."

Tech Research — исследование технологий RAG/ML/Python

Обзор

Исследовательский скилл для ответов по технологиям фреймворка: RAG, embeddings, vector search, LLM, Python-библиотеки. Официальная документация библиотек — эталон. Скилл ищет в official docs, GitHub, papers, верифицирует и кеширует результат.

НЕ для 1С — для вопросов по 1С:Предприятие используй 1c-doc-research.

Быстрый справочник

Домены

Иерархия источников (СТРОГИЙ ПРИОРИТЕТ)

ПРИОРИТЕТ 1 — OFFICIAL DOCUMENTATION (обязательный)
│
├─ Официальная документация библиотеки/инструмента
│  (docs.langchain.com, qdrant.tech/documentation, etc.)
├─ API reference (readthedocs, GitHub pages)
│
ПРИОРИТЕТ 2 — VENDOR / AUTHOR
│
├─ Блог авторов библиотеки (langchain blog, qdrant blog)
├─ Release notes, changelogs, migration guides
├─ HuggingFace model cards (для моделей)
│
ПРИОРИТЕТ 3 — RESEARCH & CODE
│
├─ GitHub репозитории (stars > 100, active)
├─ Arxiv papers (для алгоритмов: ColBERT, RAPTOR, HyDE)
├─ Реальные бенчмарки (MTEB, BEIR)
│
ПРИОРИТЕТ 4 — COMMUNITY
│
├─ Stack Overflow (проверенные ответы, votes > 10)
├─ Habr / Medium (технические статьи с рабочим кодом)
├─ Discord/Forum обсуждения (с осторожностью)
│
ПРИОРИТЕТ 5 — НАШИ ДАННЫЕ
│
├─ MEMORY.md (наши решения, баги, trade-offs)
├─ CLAUDE.md (конфигурация фреймворка)
└─ docs/ (внутренняя документация проекта)

Процесс исследования

Фаза 0: Проверка кеша знаний (ПЕРЕД ПОИСКОМ)

1. Прочитай .claude/skills/tech-research/cache/_index.json
2. Найди topic по ключевым словам вопроса (fuzzy match по keywords)
3. Если topic найден: a. Прочитай topic-файл из cache/ b. Проверь свежесть:
   • last_verified < 7 дней → использовать как есть
   • last_verified >= 7 дней → quick verify: WebSearch по теме, сравнить. Если API/версия не изменились — обновить last_verified. Иначе — Фаза 1 c. Пометить: [Из кеша знаний, верифицировано ДАТА]
4. Если topic НЕ найден → перейти к Фазе 1

Фаза 1: Official Documentation (ОБЯЗАТЕЛЬНО)

Всегда начинай с официальных источников.

WebSearch: "[библиотека] official documentation [версия]"
WebFetch: [URL документации] — если URL известен
WebSearch: "[библиотека] API reference [класс/метод]"

Известные URL документации:

Из ответа извлеки:

• API — классы, методы, параметры, return types
• Версия — для какой версии информация (breaking changes!)
• Примеры кода — рабочие, проверенные

Фаза 2: Расширенные источники (ДОПОЛНЕНИЕ)

Запускай параллельно с Фазой 1.

GitHub:

WebSearch: "site:github.com [тема] stars:>100"
WebSearch: "site:github.com [библиотека] examples [паттерн]"

Stack Overflow (проверенные ответы):

WebSearch: "site:stackoverflow.com [тема] [библиотека] votes:10"
WebSearch: "site:stackoverflow.com [ошибка] [библиотека] is:answer"

Ограничение: WebFetch НЕ работает с stackoverflow.com (блокируют ботов). Используй ТОЛЬКО WebSearch для поиска SO-ответов. Извлекай суть из сниппетов поисковой выдачи.

Papers (для алгоритмов):

WebSearch: "site:arxiv.org [алгоритм] [год]"
WebSearch: "[алгоритм] paper implementation python"

Бенчмарки:

WebSearch: "[модель/алгоритм] benchmark MTEB OR BEIR"
WebSearch: "[библиотека] performance comparison 2025 OR 2026"

GitHub-репозитории — проверяй качество:

Фаза 3: Верификация

1. Версия — информация для текущей версии? Breaking changes между версиями?
   • LangChain 0.1 → 0.2 → 0.3: много breaking changes
   • Qdrant 1.x → текущая: API стабильный, но новые features
   • Пометить: [Версия X.Y, проверить для текущей]
2. Deprecated — метод/класс не устарел? Есть замена?
3. Перекрёстная проверка — факт подтверждён >= 2 источниками? Если нет: [непроверено]
4. Наш опыт — проверить MEMORY.md на bug patterns, workarounds, наши решения по этой теме

Фаза 4: Оформление результата

Каждый факт ДОЛЖЕН иметь атрибуцию: [Docs, URL], [GitHub, URL], [Paper, URL], [MEMORY.md].

Фаза 5: Кеширование знаний (ПОСЛЕ ОТВЕТА)

1. Определи нормализованное имя темы (lowercase, дефисы): embeddings, langchain-tools, qdrant-sparse-vectors
2. Создай topic-файл по шаблону cache/_topic_template.md:
   • Заполни все 7 категорий знаний: Идентификация, Установка и настройка, Core API, Паттерны, Архитектура, Диагностика, Источники
   • Frontmatter: topic, domain, created, last_verified, version, sources, keywords
3. Сохрани в .claude/skills/tech-research/cache/<имя-темы>.md
4. Обнови cache/_index.json: добавь запись с file, created, last_verified, keywords, domain

7 категорий знаний:

1. ИДЕНТИФИКАЦИЯ         → Что это, для чего, когда использовать, альтернативы
2. УСТАНОВКА И НАСТРОЙКА → pip install, config, зависимости, env vars
3. CORE API              → Классы, методы, параметры, типы, return values
4. ПАТТЕРНЫ              → Код-примеры, сценарии, интеграции, best practices
5. АРХИТЕКТУРА           → Как работает внутри, абстракции, ограничения, trade-offs
6. ДИАГНОСТИКА           → Частые ошибки, антипаттерны, debugging, performance
7. ИСТОЧНИКИ             → Полный список с атрибуцией [Docs, URL]

Полный шаблон: cache/_topic_template.md

Формат ответа (ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ)

## [Тема]: краткое резюме

### По официальной документации
<Основная информация из official docs>
<Каждый факт помечен: [Docs, URL]>
<Версия: [для X.Y.Z]>

### Код-примеры
<Рабочий код — копируй и запускай>
<Пометка: [из docs] или [из GitHub, URL] или [наш опыт]>

### Наш опыт (из фреймворка)
<Баги, workarounds, решения из MEMORY.md / CLAUDE.md>
<Пометка: [MEMORY.md] или [наш опыт, Phase N]>

### Альтернативы и trade-offs [если есть]
<Сравнение подходов, бенчмарки>

### Источники
- **[Official Docs]** URL — [что взято]
- **[GitHub]** URL — [что взято]
- **[Paper]** URL — [что взято]
- **[MEMORY.md]** — [что взято]

Антипаттерны