audit-content — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Проверяет учебные материалы по RAG на устаревшие модели, старые API библиотек и заброшенные статьи. Формирует отчёт со списком правок.
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill audit-content -a claude-codeЧто делает audit-content
Скилл сканирует файлы курса: модули, субагентов, правила кода и шаблоны в папке .claude/. Он проверяет идентификаторы моделей Anthropic и OpenAI. Заодно ищет устаревший синтаксис библиотек вроде langchain или pydantic v1.
Для проверки актуальности используется WebSearch. Возраст каждого файла скилл определяет через git log. Документы старше 90 дней попадают в отчёт с разбивкой по трём уровням риска.
Итоговую сводку скилл записывает в progress/audit-report-[date].md. Замечания делятся на критические проблемы, предупреждения и рекомендации к обновлению.
Какие задачи решает
- найти устаревшие идентификаторы моделей в документации
- отследить старые импорты в примерах кода с LangChain, ChromaDB и Ragas
- выявить учебные материалы, которые не обновлялись больше 90 дней
- сформировать приоритизированный отчёт правок для базы знаний
Примеры запросов агенту
- /audit-content
- /audit-content embeddings
- /audit-content module 3
Как установить audit-content
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill audit-content -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/audit-content/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/audit-content/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill audit-content -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/audit-content/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill audit-content -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/audit-content/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install TakaGoto/rag-learning-academy audit-content2Вручную: положить файлы
.github/skills/audit-content/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill audit-content -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/TakaGoto/rag-learning-academy --path .claude/skills/audit-contentВручную: положить файлы
.devin/skills/audit-content/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill audit-content -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о audit-content
Как установить audit-content в Claude Code?
Выполните команду npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill audit-content -a claude-code в терминале.
Что делает скилл audit-content?
Он инспектирует документацию и код учебного репозитория на предмет устаревших ссылок на LLM, старых версий библиотек и неактуальных статей по RAG.
Как скилл определяет устаревший контент?
Он проверяет дату изменения файлов через git log для поиска документов старше 90 дней и запускает WebSearch для сверки версий с документацией и лидербордами MTEB.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: audit-content description: "Audit academy materials for outdated references, deprecated patterns, and stale content" --- # Audit Content: Keep the Academy Current > **Purpose:** Systematically check all academy materials for outdated information — deprecated models, changed APIs, superseded techniques, and stale references. Produces an actionable update report. ## Step 1: Determine Audit Scope If the user specifies a scope (e.g., `/audit-content embeddings` or `/audit-content module 3`), audit only that area. Otherwise, run a full audit across all content. **Full audit covers:** - Curriculum modules (`.claude/docs/curriculum/`) - Agent definitions (`.claude/agents/`) - Reference docs (`.claude/docs/reference/`) - Code rules (`.claude/rules/`) - Sample data (`data/raw/`) - Templates (`.claude/docs/templates/`) ## Step 2: Check Model References Scan all content files for embedding and LLM model references. Verify each against current state: | Model Reference | What to Check | |----------------|---------------| | `text-embedding-3-small` | Still recommended? Check OpenAI docs and MTEB leaderboard | | `all-MiniLM-L6-v2` | Still a good free default? Check Sentence Transformers releases | | `nomic-embed-text` | Still maintained and competitive? | | `bge-base-en-v1.5` | Check if newer BGE versions exist | | Claude model IDs | Verify against current Anthropic model IDs | | GPT model IDs | Verify against current OpenAI model IDs | Use `WebSearch` to check the MTEB leaderboard and model provider documentation for current recommendations. ## Step 3: Check Library and Framework References Scan for library references and verify versions and API patterns: | Library | What to Check | |---------|---------------| | `langchain` | Import patterns — should use `langchain-core`, `langchain-community`, or `langgraph` | | `chromadb` | API compatibility — check for breaking changes | | `ragas` | Current version and metric names | | `sentence-transformers` | Current version and API | | `llama-index` | Package rename or API changes | | `pydantic` | v1 vs v2 patterns | Use `WebSearch` to check changelogs and migration guides. ## Step 4: Check Paper and Technique References Scan for research paper citations. Flag: - Papers described as "recent" or "new" that are 2+ years old - Techniques that have been superseded by newer approaches - Benchmarks that have been replaced Key papers to verify: - Self-RAG, CRAG, HyDE, ColBERT, RAPTOR, GraphRAG - Check if major new RAG techniques have emerged that aren't covered Use `WebSearch` to check paper citation counts and newer follow-up work. ## Step 5: Check for Deprecated Patterns Scan code examples and rules for deprecated patterns: - Old-style LangChain imports (`from langchain import` instead of `from langchain_core`) - Deprecated API parameters or function signatures - Outdated best practices ## Step 6: Check Content Age For each content file, check the git log to find when it was last updated. Flag files older than 90 days. Categorize by staleness risk: | Risk Level | Review Cycle | Content Types | |------------|-------------|---------------| | **High** | Monthly | Model recommendations, library versions, MTEB references | | **Medium** | Quarterly | Framework patterns, API examples, production tooling | | **Low** | Semi-annually | Foundational concepts, algorithms, evaluation theory | ## Step 7: Generate Audit Report Produce a structured report: ```markdown # Content Audit Report — [Date] ## Summary - Files audited: N - Issues found: N (X critical, Y warnings, Z info) ## Critical (requires immediate update) - [ ] Issue description — file path — suggested fix ## Warnings (review within 30 days) - [ ] Issue description — file path — suggested fix ## Informational (consider updating) - [ ] Issue description — file path — suggested fix ## Verified Current - List of items confirmed as up-to-date ## Recommendations - Prioritized list of updates to make ``` Save the report to `progress/audit-report-[date].md` if the user wants to track it. Suggest 2-3 relevant next steps: - `/lesson` — to update specific curriculum content based on findings - `/explain` — to deep-dive into any new techniques discovered during the audit - `/roadmap` — to see if the learning path needs adjustment based on ecosystem changes
© TakaGoto · MIT · TakaGoto/rag-learning-academy