🛠️ 開発・MCP コミュニティ 🔴 エンジニア向け 👤 エンジニア・AI開発者

🛠️ チャットFormat

chat-format

??まざまな大規模言語モデル（LLM）に対して

⚡ ⏱ テスト計画作成 2時間 → 20分

📺 まず動画で見る(YouTube)

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Format prompts for different LLM providers with chat templates and HNSW-powered context retrieval

一言でいうと

??まざまな大規模言語モデル（LLM）に対して

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
- · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
- · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Format prompts for multi-provider LLM inference with context retrieval.

When preparing prompts for different LLM providers (Claude, GPT, Gemini, Ollama) or building RAG pipelines with HNSW-powered context retrieval.

Format chat — call mcp__claude-flow__ruvllm_chat_format with messages and target provider
Create HNSW index — call mcp__claude-flow__ruvllm_hnsw_create for context retrieval
Add documents — call mcp__claude-flow__ruvllm_hnsw_add to index documents
Route query — call mcp__claude-flow__ruvllm_hnsw_route to find relevant context
Check status — call mcp__claude-flow__ruvllm_status for provider availability