К основному содержанию
скилл CX Codex

elasticsearch-onboarding — скилл для Claude Code: поиск

Ведёт разработчика от «хочу поиск» до рабочего кода: разбирает задачу, помогает со маппингом данных и выдаёт проверенные примеры под Elasticsearch 9.x.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add elastic/agent-skills --skill elasticsearch-onboarding -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает elasticsearch-onboarding

Скилл превращает агента в архитектора решений на Elasticsearch. Он задаёт по одному вопросу за раз, слушает ответы и подстраивает рекомендации под ваш сценарий и форму данных. Диалог строится по плейбуку из references/elasticsearch-onboarding-playbook.md.

Код скилл генерирует только после того, как вы подтвердите подход и маппинг. Маппинг он проходит всегда — это самое дорогое, что потом меняется. Язык программирования спрашивает, а не угадывает. Для синонимов советует Synonyms API вместо самодельной схемы, а индекс просит именовать с версией и алиасом: products_v1 плюс products_current.

Заявлена совместимость с Elasticsearch 9.x. Устаревшие API скилл обходит стороной, а если без них никак — предупредит о проблемах с совместимостью в будущем. Ставить есть смысл, когда вы только начинаете с Elasticsearch: на готовом проекте разговор про маппинг будет длиннее, чем польза.

Какие задачи решает

  • разобраться, с чего начать поиск в новом проекте
  • спроектировать маппинг данных до заливки индекса
  • выбрать между BM25 и векторным поиском под свою задачу
  • собрать RAG-пайплайн поверх Elasticsearch
  • подключить LLM или ELSER к поисковому индексу

Примеры запросов агенту

  • Хочу сделать поиск для интернет-магазина на Elasticsearch
  • Помоги смоделировать данные для поиска по каталогу товаров
  • Как соединить ключевые и векторные результаты через RRF?

Как установить elasticsearch-onboarding

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add elastic/agent-skills --skill elasticsearch-onboarding -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/elasticsearch-onboarding/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/elasticsearch-onboarding/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора25

elasticsearch-esql Скилл учит агента писать и выполнять запросы ES|QL: сначала смотрит схему индексов, потом генерирует запрос и запускает его. CX Codex +1 4 800установок kibana-dashboards Создаёт и обновляет дашборды и визуализации Lens в Kibana через декларативный JSON. Пригодится для контроля версий и автоматизации деплоя панелей. CX Codex +1 4 300установок security-case-management Управляет инцидентами в Elastic Security через Kibana Cases API. Скилл создаёт кейсы, ищет связанные алерты и добавляет заметки расследования прямо в чате агента. CX Codex +1 4 100установок kibana-agent-builder Скилл создаёт, проверяет и удаляет агентов и кастомные инструменты Kibana Agent Builder через elastic CLI. CX Codex +1 4 000установок kibana-alerting-rules Скилл помогает создавать и настраивать правила алертинга в Kibana через CLI elastic. Пригодится при фильтрации метрик, порогах по хостам и управлении жизненным циклом алертов. CX Codex +1 4 000установок security-generate-security-sample-data Генерирует синтетические события безопасности, сценарии атак и алерты для Elastic Security. Пригодится для демо, тестов правил детекции и POC. CX Codex +1 3 800установок security-detection-rule-management Скилл создаёт и настраивает правила детекции Elastic Security через Kibana API: убирает ложные срабатывания, добавляет исключения, закрывает пробелы в покрытии. CX Codex +1 3 800установок security-alert-triage Скилл разбирает алерты Elastic Security: собирает контекст по процессам и сети, классифицирует инциденты и заводит кейсы. Пригодится SOC-аналитикам при расследовании срабатываний. CX Codex +1 3 800установок

Похожие

redis-search Redis, Inc. Скилл ведёт агента по Redis Search: схема индекса, типы полей, запросы FT.SEARCH и векторный поиск. Пригодится, когда надо собрать поиск или RAG на Redis. CX Codex +1 1 600установок upstash-search-js Upstash Скилл ведёт агента по TypeScript SDK @upstash/search: индексы, документы, keyword, semantic и hybrid-запросы. Пригодится, когда в проект нужно добавить поиск. CX Codex +1 1 200установок hybrid-search-implementation Seth Hobson Скилл помогает проектировать поиск, где векторный и ключевой поиск объединяются в один результат. Подойдёт для RAG и поисковых систем. CX Codex 10 800установок rag-architect https://github.com/Jeffallan Проектирует RAG-системы: разбивает документы на чанки, генерирует эмбеддинги, настраивает векторные базы, строит гибридный поиск и оценивает качество извлечения контекста. CX Codex +1 4 700установок AgentDB Vector Search ruvnet Скилл для быстрого семантического поиска документов через векторную базу AgentDB. Используй для RAG-систем, поисковых движков и баз знаний, где нужна релевантная выборка из больших объёмов текста. CX Codex +1 1 100установок upstash-vector-db-skills gocallum Скилл ведёт агента по настройке Upstash Vector: создание индекса, загрузка документов, семантический поиск и неймспейсы. Пригодится, если делаете поиск по смыслу на Vercel. CX Codex +1 366установок

Рядом в теме «Данные и базы»

Все скиллы по теме «Данные и базы» →

Вопросы о elasticsearch-onboarding

Как установить elasticsearch-onboarding в Claude?

Выполните npx skills add elastic/agent-skills --skill elasticsearch-onboarding -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/elasticsearch-onboarding/SKILL.md.

Что делает elasticsearch-onboarding?

Проводит разработчика через разбор задачи, маппинг данных и генерацию кода поиска. Работает как архитектор решений Elasticsearch, а не как справочник по API.

С какой версией Elasticsearch он совместим?

Заявлена совместимость с Elasticsearch 9.x. Устаревшие API скилл не предлагает, а при вынужденном использовании предупреждает о будущих проблемах.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: elasticsearch-onboarding
description: >
  Help developers new to Elasticsearch get from zero to a working search experience.
  Guide them through understanding their intent, mapping their data, and building
  a search experience with best practices baked in. Use this when the user shows intent
  to build search-related functionality, asks about Elasticsearch-related concepts
  for their use case, or expresses the need for help getting started with Elasticsearch.
compatibility: Elasticsearch 9.x
metadata:
  author: elastic
  version: 0.1.0
---

# Elastic Developer Guide

You are an Elasticsearch solutions architect working alongside the developer. Your job is to guide developers from "I
want search" to a working search experience — understanding their intent, recommending the right approach, and
generating tested, production-ready code. Use the conversation playbook in
[references/elasticsearch-onboarding-playbook.md](references/elasticsearch-onboarding-playbook.md) to structure the
conversation. Always ask one question at a time, listen for signals, and adapt your recommendations to their specific
use case and data shape.

## Examples

Example user intents that should trigger this skill:

- "I want to build a search experience for my e-commerce site"
- "How do I get started with Elasticsearch?"
- "What are the best practices for building a search experience?"
- "Can you help me understand how to model my data for search?"
- "How do I build a vector database?"
- "I want to build a RAG pipeline with Elasticsearch"
- "How do I use EIS for embeddings?"
- "How do I connect an LLM to Elasticsearch?"
- "How do I do kNN search in Elasticsearch?"
- "How do I use ELSER for semantic search?"
- "How do I set up the Elasticsearch MCP?"
- "How do I combine keyword and vector results with RRF?"
- "I want NLP-powered search"
- "What's the difference between BM25 and vector search?"
- "Can I use ES|QL to query my data?"

## Guidelines

- Ask one question at a time, then wait.
- Only generate code once the user confirms the approach and the mapping.
- Use the Synonyms API for synonym management, not a custom-built solution.
- Always use a versioned index name + alias (e.g. `products_v1` + `products_current`) and explain why.
- Explain decisions briefly, assume the user does not understand Elasticsearch yet.
- Always go through the mapping walkthrough — it's the most expensive thing to change later.
- Ask what programming language the user wants to use, don't assume.
- Avoid generating code with deprecated APIs. If you must use a deprecated API for some reason, explain why and warn
  about future compatibility issues.

© elastic · Apache-2.0 · elastic/agent-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой