multi-data-process-rag

检索多模态数据处理平台已完成工作流的最新处理结果。适用于网页爬取、文档解析、OCR、Markdown/JSON 转换等已写入数据集的结果问答，并返回可回溯的数据集版本与来源引用。

IndexedMIT

Install

Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.

npx agentmarket install skill/bettercallfan-multi-data-process-rag

Asks which of your tools to add it to (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Gemini CLI, Claude Desktop) and shows the change first. See https://agentmart.dev/cli.

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Use cases: documents, data, ml

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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.

Tools: No tools found
Secrets: None asked for
Install scripts: None found
Runs as: Python package

Network hosts it talks to 1

codeload.github.com · found in install command

Files it touches

~/.claude/skills/multi-data-process-rag

What's inside

Skill name: multi-data-process-rag
Description: 检索多模态数据处理平台已完成工作流的最新处理结果。适用于网页爬取、文档解析、OCR、Markdown/JSON 转换等已写入数据集的结果问答，并返回可回溯的数据集版本与来源引用。
License: MIT
Instructions: 35 lines in SKILL.md · view on GitHub

Before installing

Ships executable scripts

Files (4)

SKILL.md
router_card.json
search_multi_data_process.cpython-312.pyc · scripts/__pycache__/
search_multi_data_process.py · scripts/

SKILL.md (first lines)

# 多模态数据处理结果检索

当用户询问“多模态数据处理平台”“工作流处理结果”“网页爬取结果”“文档解析结果”“处理后数据集”或某个已处理网页/PDF/图片的内容时，使用此 Skill。它检索的是已由多模态数据处理平台成功写入并同步到 DeerFlow 的结果，不联网，也不解析尚未入库的新文件。

## 必须使用的检索方式

只可调用受控的只读脚本，禁止直接访问 Elasticsearch、传入索引名、执行 ES DSL、创建/删除索引或修改数据：

```bash
python3 /mnt/skills/custom/multi-data-process-rag/scripts/search_multi_data_process.py \
  --query "<用户问题中的核心关键词>" --top-k 5 --pretty
```

可选约束：

- 用户指定数据集时，加入 `--dataset-id <id>`。
- 用户指定历史版本时，加入 `--dataset-version-id <version_id> --include-historical`。
- 用户未明确要求历史版本时，**不要**加入 `--include-historical`；默认只检索当前成功版本。
- 用户仅授权某个工作区时，加入 `--workspace-id <workspace_id>`。

脚本通过 DeerFlow Gateway 调用固定的 `multi-data-process-rag` 检索接口；不会在脚本、提示词或命令行中暴露 ES 凭据或同步 Token。

## 回答规则

1. 先检索，再回答；不要根据常识补写数据集未返回的内容。
2. 每个基于检索结果的主要结论都要带回溯引用，优先直接使用结果中的 `citation` 字段。引用至少应包含数据集 ID、版本 ID、标题；有 `source_url` 时同时给出链接。
3. 结果为空时，明确说明“当前已同步的成功版本中未检索到相关内容”，并建议用户确认关键词、数据集/版本或是否完成同步；不得编造内容。
4. 结果中的 `content` 是证据片段，不要声称它是完整原文；长文可概括，但需说明依据的是返回片段。
5. 若用户请求上传、爬取、解析或重跑工作流，转交相应的数据处理功能；本 Skill 只负责已处理结果的检索与问答。

## 版本语义

默认结果只能来自已完成且被标记为当前的版本。工作流的新版本同步成功后会替换同一数据集的当前检索范围；显式查询历史版本才会读取该版本的保留 chunks。失败或仍在写入的版本不能作为聊天证据。

From bettercallfan/deerflow, MIT.

Signals

Stars: 0
Forks: 0
Open issues: 0
Last commit (this folder): Aug 7, 2026 (2 months ago)

From GitHub (fetched Oct 24, 2026).

Details

License: MIT
Repository: github.com/bettercallfan/deerflow
First seen: Oct 24, 2026
Last checked: Oct 24, 2026
Source: GitHub github-graphql

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multi-data-process-rag skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/bettercallfan-multi-data-process-rag (last updated 2026-10-24)