elasticsearch-onboarding

Этот навык предназначен для разработчика, который хочет перейти от общей идеи «нужен поиск» к обоснованному плану Elasticsearch и рабочему search experience. В его исходном SKILL.md явно указана совместимость с Elasticsearch 9.x, а роль навыка описана как сопровождение разработчика архитектором решений Elastic. Такой формат полезен на старте проекта: сначала уточняется намерение пользователя и форма данных, затем обсуждается модель данных, mapping и только после подтверждения выбранного подхода появляется код. Навык не подменяет проектирование готовым универсальным шаблоном и не предлагает сразу необратимую реализацию. В разговоре рекомендуется задавать по одному вопросу за раз, слушать ответы и подстраивать рекомендации под конкретный use case и структуру данных. В список распознаваемых задач входят запуск поиска для интернет-магазина, знакомство с Elasticsearch, моделирование данных, векторная база, RAG-конвейер, embeddings через EIS, подключение LLM, kNN-поиск, семантический поиск с ELSER, Elasticsearch MCP, объединение keyword- и vector-результатов через RRF, NLP-поиск, сравнение BM25 с векторным поиском и запросы ES|QL. Это не означает, что одна стратегия подходит всем сценариям: назначение вопросника — сначала выяснить требования, тип поиска и ограничения данных. Отдельное место занимает mapping walkthrough. В исходных правилах он назван самой дорогой для последующего изменения частью, поэтому его следует пройти до генерации кода. Навык также требует спросить, какой язык программирования нужен, а не выбирать его молча. Для синонимов предлагается использовать Synonyms API, а не собирать отдельное самодельное решение. Для индексов рекомендуется версионированное имя вместе с alias, например products_v1 и products_current: это делает смену схемы объяснимой и оставляет точку переключения для текущего индекса. Практический результат такого сопровождения — не обещание «лучшего поиска» без измерений, а последовательность решений, которую можно проверить на реальном наборе документов и запросов. Сначала фиксируются намерение, данные и mapping, затем выбираются keyword-, vector-, semantic- или смешанный подход, а после этого формируется код под выбранный язык. Навык также просит избегать устаревших API; если без deprecated API не обойтись, нужно назвать причину и предупредить о рисках совместимости. Поэтому его разумно применять для проектирования и первого прототипа, а не как замену нагрузочному тестированию, качественной оценке релевантности, настройке безопасности или эксплуатационному мониторингу Elasticsearch.