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.
npx skills add elastic/agent-skills --skill elasticsearch-onboarding -a claude-codeЧто 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-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/elasticsearch-onboarding/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/elasticsearch-onboarding/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add elastic/agent-skills --skill elasticsearch-onboarding -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/elasticsearch-onboarding/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add elastic/agent-skills --skill elasticsearch-onboarding -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/elasticsearch-onboarding/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install elastic/agent-skills elasticsearch-onboarding2Вручную: положить файлы
.github/skills/elasticsearch-onboarding/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add elastic/agent-skills --skill elasticsearch-onboarding -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/elastic/agent-skills --path skills/elasticsearch/elasticsearch-onboardingВручную: положить файлы
.devin/skills/elasticsearch-onboarding/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add elastic/agent-skills --skill elasticsearch-onboarding -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
Из того же набора25
Похожие
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