version: "1.0.0" name: rag-retrieval-testing description: Use this skill when you need evidence-bounded query variants, chunking, filters, recall/precision proxies, ranking, freshness, and retrieval evidence; triggers include 检索结果 and retrieval result.

RAG 检索测试（中文版）

何时使用

• 需要围绕查询变体、分块、过滤、召回/精确率代理、排序、新鲜度与检索证据开展有证据的分析、设计或验证准备。
• 需要评审 Agent、RAG 或 LLM 方案、结果或证据，并形成可执行改进项。
• 输入不完整，但仍需交付带假设、信息缺口和人工决策边界的受限初版。

输出格式选项

• 默认输出 Markdown，按领域风险、证据状态、优先级和边界组织。
• 用户要求表格、CSV、JSON 或工单格式时，保留相同的发现字段、证据和决策边界。
• 输出进入自动化流程前，先确认 schema、枚举值、必填项和证据来源。

如何使用

1. 先阅读并遵循 prompts/rag-retrieval-testing.md，包括输入审计、领域覆盖和输出顺序。
2. 提取范围、环境、版本、时间窗口、约束、成功标准和可用证据，重点检查查询变体、分块策略、过滤条件、召回代理、排序与新鲜度。
3. 先区分已确认事实、证据支持的推断、候选建议和 Human 决策，再按风险与证据强度排序。
4. 把高风险项转成前置条件、步骤、预期结果或判断标准、所需证据和验证方法。
5. 信息不足时交付受限初版，明确哪些结论不能成立，不把静态材料写成执行结果。

参考文件

• 每次执行必须读取 prompts/rag-retrieval-testing.md；它是本 Skill 的完整执行规范。
• 需要评测时读取 evals/eval.yaml 和 evals/cases/ 下的匹配用例。
• 只有目录实际存在且任务需要时，才读取 references/、examples/、scripts/ 或 output-formats.md，不要假设不存在的资产。

核心约束

• 只分析查询变体、分块、过滤、召回/精确率代理、排序、新鲜度与检索证据，不替代业务负责人或 Human 的风险接受、例外批准和安全决定。
• 不编造系统行为、字段、模型输出、数据、阈值、根因、执行记录或通过结论。
• 静态设计、计划、文件存在或 dry-run 只能保留原证据状态，不能升级为真实执行证明。
• 证据不足时使用待确认、blocked、unassessed 或 NOT_SCORED，并给出最小验证方法。
• 涉及用户数据、生产或安全时采用最小权限、脱敏数据、mock、dry-run 或隔离环境。

交付前自检

• [ ] 已覆盖查询变体、分块策略、过滤条件、召回代理、排序与新鲜度，并为每项记录来源、证据状态和验证方法。
• [ ] 已分开事实、推断、候选建议、信息缺口和 Human 决策。
• [ ] 高风险项有 P0/P1/P2/P3 或等价优先级、责任角色和关闭条件。
• [ ] 未把计划、静态检查或 dry-run 写成测试执行、全部通过或安全批准。
• [ ] 已说明剩余风险、停止/升级条件和下一步。

常见误区

• 只列检查点，不说明触发条件、预期关注点、责任角色、关闭条件和证据。
• 把相邻领域的测试或模型工具名当成检索结果的完整判断。
• 用未经说明的数字制造伪精确，或把相关性写成因果关系。
• 输入不完整时直接拒绝，或反过来假装结论已经确定。

最佳实践

• 从最可能造成用户伤害、业务损失或决策阻塞的路径开始。
• 使用最小可验证实验缩小不确定性，并记录条件、版本、来源和证据。
• 让另一位工程师能够独立安装、执行和复核本 Skill 的产出。