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searching-mlflow-docs

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github.com/mlflow開発821.1k 回インストール2 日前に更新
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searching-mlflow-docs について

最新の `llms.txt` インデックスを調べ、確認済みの Markdown ページを取得する MLflow ドキュメント検索スキルです。古いパスや無関係な情報源を避ける手順を示します。

主な機能

  1. 01`llms.txt` インデックスの検索
  2. 02確認済み `.md` ページの取得
  3. 03HTML と推測した URL の回避
  4. 04MLflow ドキュメント内での検索

活用シーン

  1. 01MLflow のトピックに関する最新ドキュメントの検索
  2. 02ドキュメントからコード例を取得

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/mlflow/skills --skill searching-mlflow-docs

インストール後、Claude Code で/searching-mlflow-docsを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

MLflow ドキュメントの検索

ワークフロー

  1. https://mlflow.org/docs/latest/llms.txt を取得して、関連するページのパスを見つけます
  2. 特定したパスにある .md ファイルを取得します
  3. コード例は原文のまま提示します

ステップ 1：llms.txt インデックスを取得する

WebFetch(
  url: "https://mlflow.org/docs/latest/llms.txt",
  prompt: "Find links or references to [TOPIC]. List all relevant URLs."
)

ステップ 2：対象のドキュメントを取得する

ステップ 1 のパスを使用し、必ず .md 拡張子を付けます。

WebFetch(
  url: "https://mlflow.org/docs/latest/[path].md",
  prompt: "Return all code blocks verbatim. Do not summarize."
)

避けるべきパターン

.html ファイルは使用しないでください — .md のソースファイルのみを取得します。

WebSearch は使用しないでください — 必ず llms.txt から始めます。ウェブ検索では古い情報やサードパーティーのコンテンツが返されます。

曖昧なプロンプトは使用しないでください — 「ドキュメント全体を抽出する」では要約が許されてしまいます。「すべてのコードブロックを原文のまま返してください。要約しないでください」と指定します。

バージョン付きのパスは使用しないでください — /docs/3.8/ など他のバージョンではなく、常に /docs/latest/ を使用します。ただし、ユーザーが特定のバージョンを明示的に指定した場合を除きます。

URL を推測しないでください — 取得前に、パスが llms.txt に存在することを必ず確認します。推測に基づいてドキュメントのパスを作成しないでください。

外部リンクをたどらないでください — mlflow.org/docs の範囲内にとどめます。GitHub、PyPI、サードパーティーのサイトへのリンクはたどらないでください。

複数のソースを混在させないでください — MLflow ドキュメントのみを使用します。LangChain ドキュメント、OpenAI ドキュメント、その他の外部ドキュメントと組み合わせないでください。

GenAI 以外のトピックに llms.txt を使用しないでください — llms.txt インデックスが対象とするのは LLM／GenAI のドキュメントのみです。従来の ML トラッキング機能では、パスが異なる場合があります。

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