RAG – Grundlegende Architektur
Eine überprüfte Basislinie für retrieval-augmented generation Systeme.
Finden Sie wiederverwendbares Engineering-Wissen, fügen Sie Ihre eigenen Anforderungen hinzu und exportieren Sie ein sauberes, versioniertes Kontextpaket für jeden Coding-Agenten.
Transparente Dateien. Gepinnte Versionen. Keine versteckte Runtime.
Redaktionell ausgewählte Einstiegspunkte.
Eine überprüfte Basislinie für retrieval-augmented generation Systeme.
Server-gesendete Streaming-Muster für eine reaktionsschnelle Chat-Benutzererfahrung mit OpenAI-kompatiblen APIs.
Kuratiertes offizielles Model Context Protocol-Dokumentation und Repositories.
Produkt-, Plattform- und Delivery-Richtungen im Katalog.
Veröffentlichte Blöcke in Datumsreihenfolge.
Operations · Begrenzt die Versionsbeibehaltung, indiziert aktuelle Zeiger und überwacht das Speicherwachstum, damit die Historie funktionsfähig bleibt.
Data · Legt fest, wann Zeilen das Hot-Schema für die Kaltlagerung verlassen, was abfragbar bleibt und wie Wiederherstellungen ohne Unterbrechung von Referenzen wieder in das Live-Modell zurückkehren.
Data · Wählt Dokument-/Aggregatgrenzen, Einbettung vs. Referenz und Identität so, dass Dokumentenspeicher Zugriffsmuster kodieren, ohne versehentliches Join-Hell zu verursachen.
Implementation · Erstellt Hierarchie-Codierungen mit geordneten Nachfüllungen und Integritätsprüfungen neu, sodass Baumverschiebungen die Abstammung nicht beschädigen.
Data · Wählt aus, wie mandantenspezifische Attribute an Entitäten angehängt werden (typisierte Spalten vs. EAV vs. JSON), sodass Produkte Schemata erweitern können, ohne das Kernmodell zu verzweigen.
Data · Behält eine unveränderliche Historie der Datensatzversionen bei, sodass frühere Zustände für Prüfungen, Rücksetzungen und Vergleiche rekonstruierbar bleiben.
Eine kuratierte Sammlung von Blöcken, empfohlen für neue Projekte. Prüfen Sie das Set, bevor Sie einzelne Blöcke zu Ihrem Arbeitsbereich hinzufügen.
Ein Block kann eine Feature-Spezifikation, ein Architekturmuster, ein Integrationsleitfaden, eine Sicherheitsbaseline, ein MCP-Setup, ein Schema, eine Referenzimplementierung oder eine sorgfältig ausgewählte Sammlung offizieller Links sein.
Einige Blöcke enthalten einen vollständigen Ordner mit Anforderungen und Beispielen. Andere brauchen nur eine ausgezeichnete README. Das Format folgt dem Wissen — nicht umgekehrt.
Suchen Sie nach Problem, Richtung oder Muster. Verfeinern Sie Ergebnisse mit unabhängigen Facetten und Tags.
Lesen Sie die Übersicht. Öffnen Sie jede Datei. Prüfen Sie Version, Reifegrad, Abhängigkeiten, Lizenz und Quellenlinks.
Fügen Sie genaue Blockversionen zu Ihrem Arbeitsbereich hinzu und bringen Sie Ihre eigenen Projektanforderungen mit.
Laden Sie ein transparentes Solution-ZIP herunter und übergeben Sie es an Cursor, Codex, Copilot, Claude Code oder einen anderen Coding-Agenten.
Authentifizierung, RAG, Uploads, Retries, MCP, Evaluation, Observability — schreiben Sie die hart erarbeiteten Entscheidungen einmal und nutzen Sie sie wieder.
Jeder Block besteht aus gewöhnlichen, prüfbaren Dateien. Nichts ist hinter einem generierten Prompt versteckt.
Latest hilft, neue Arbeit schnell zu starten. Gepinnte Versionen halten bestehende Solutions stabil, wenn Dokumentation und APIs sich ändern.
Ihr Export ist ein ZIP mit Markdown, Code, Schemas, Links und einem kleinen JSON-Index. Er funktioniert ohne PureIntent-Runtime.
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Bewahren Sie Code als Referenz. Verweisen Sie auf offizielle Pakete. Fügen Sie Verifikationsschritte hinzu. Nutzen Sie das Artefakt, das die Entscheidung am besten erklärt.
PureIntent führt Blockdateien nie aus, installiert keine Pakete und fordert Sie nicht auf, Code zu vertrauen, weil eine KI ihn für sicher hielt. Skripte bleiben lesbares Referenzmaterial. Ausführbare Binärdateien werden nicht akzeptiert.
Sie entscheiden, was Ihren Coding-Agenten erreicht und was er tun darf.
Finden Sie etwas, das Sie Ihrem Coding-Agenten bereits erklären, fügen Sie Ihren Projektkontext hinzu und exportieren Sie einen klareren Einstiegspunkt.