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Use this skill when implementing full-text search, autocomplete, or vector/semantic search and RAG with MongoDB Atlas. Trigger words: 全文検索, あいまい検索, オートコンプリート, ベクトル検索, セマンティック検索, 類似検索, Atlas Search, $search, $vectorSearch, RAG, embedding.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Use this skill when creating or reviewing Next.js Route Handlers (app/api), adding rate limiting, input validation, or auth to API endpoints. Trigger words: API ルート, Route Handler, app/api, エンドポイント, レート制限, 入力検証, CORS, ヘッダー, 認証付き API, hardening.
Use this skill when implementing sign-in, sessions, authorization checks, or protecting routes and Server Actions. Trigger words: 認証, ログイン, サインイン, セッション, 認可, 権限チェック, Better Auth, Auth.js, 保護, ミドルウェア, getSession.
Use this skill when starting a new session, opening this project for the first time, or when you need to recall the project's tech stack, hard rules, and which other skills exist. Trigger words: セッション開始, このプロジェクト, 全体像, どのスキル, 何から, getting started, overview.
Use this skill when setting up or modifying CI pipelines, GitHub Actions workflows, or automated checks (lint, typecheck, test, build) for this project. Trigger words: CI, GitHub Actions, ワークフロー, パイプライン, 自動テスト, lint チェック, typecheck, ビルド検証, .github/workflows.
Use this skill when writing end-to-end tests, browser automation, or verifying user flows in a real browser. Trigger words: E2E, Playwright, ブラウザテスト, ユーザーフロー, 結合テスト, シナリオテスト, ログインテスト, getByRole, expect.
Use this skill when handling runtime errors, adding error.tsx or not-found.tsx, designing fallback UI, or deciding what to surface to users vs logs. Trigger words: エラー処理, error.tsx, not-found, 例外, フォールバック, エラーバウンダリ, try catch, ユーザー向けエラー, ログ.
| name | atlas-search-vector |
| description | Use this skill when implementing full-text search, autocomplete, or vector/semantic search and RAG with MongoDB Atlas. Trigger words: 全文検索, あいまい検索, オートコンプリート, ベクトル検索, セマンティック検索, 類似検索, Atlas Search, $search, $vectorSearch, RAG, embedding. |
find の正規表現検索が遅い・精度不足なとき。$search ステージで使う。$vectorSearch で近傍探索する。$vectorSearch には numCandidates と limit を適切に設定。$regex で全件スキャンの代替にしない(遅い)。// ベクトル検索(セマンティック近傍)
const queryVector = await embed(queryText); // AI SDK 6, server-only
const hits = await DocModel.aggregate([
{
$vectorSearch: {
index: 'doc_vector_index',
path: 'embedding',
queryVector,
numCandidates: 200,
limit: 10,
},
},
{ $project: { title: 1, score: { $meta: 'vectorSearchScore' } } },
]);
$search を呼びエラー/低速になる。