Giới thiệu

Bạn có biết rằng trong việc phát triển các hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation), có đến 70% thời gian bị tiêu tốn vào việc xử lý dữ liệu? Từ việc cào dữ liệu (scraping), làm sạch, chia nhỏ (chunking) cho đến cấu trúc hóa tài liệu, tất cả đều là những công việc lặp đi lặp lại và cực kỳ nhàm chán.

Đó chính là lý do Skill Seeker ra đời. Đây là một công cụ xử lý dữ liệu (preprocessor) đa năng, giúp bạn biến các trang web tài liệu, kho lưu trữ GitHub hoặc file PDF thành các "kỹ năng" sẵn sàng cho AI sử dụng. Với hơn 9,150 stars và 905 forks trên GitHub, dự án viết bằng Python này đang trở thành trợ thủ đắc lực cho cộng đồng phát triển AI.

Tính năng nổi bật

  • Scraping đa nguồn: Tự động thu thập dữ liệu từ website tài liệu, GitHub repo và cả file PDF (hỗ trợ cả OCR cho ảnh quét).
  • Phân tích Code chuyên sâu: Sử dụng AST parsing để hiểu cấu trúc code (Python, JS, TS, Go, C++...), trích xuất API, function và class một cách chính xác.
  • Phát hiện xung đột tự động: Một tính năng cực hay giúp bạn tìm ra sự khác biệt giữa những gì tài liệu mô tả và những gì code thực sự thực hiện.
  • Hỗ trợ đa nền tảng: Xuất dữ liệu ra 16 định dạng khác nhau như LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Cursor (.cursorrules), Claude AI, và OpenAI.
  • Tối ưu hóa cho AI: Tự động chia nhỏ nội dung nhưng vẫn giữ nguyên ngữ cảnh và các khối mã nguồn (code blocks).

Cài đặt

Việc cài đặt Skill Seeker rất đơn giản thông qua pip. Bạn có thể cài đặt bản core hoặc kèm theo các gói hỗ trợ cho OpenAI/Gemini:

# Cài đặt bản cơ bản
pip install skill-seekers

# Hoặc cài đặt đầy đủ hỗ trợ cho các LLM
pip install skill-seekers[all-llms]

Hướng dẫn sử dụng

Quick Start: Tạo dữ liệu cho RAG

Giả sử bạn muốn lấy toàn bộ tài liệu của Django để đưa vào hệ thống RAG của mình:

# 1. Scrape tài liệu (sử dụng cấu hình có sẵn)
skill-seekers scrape --config configs/django.json

# 2. Đóng gói dữ liệu cho LangChain
skill-seekers package output/django --target langchain

# 3. Hoặc đóng gói cho Cursor IDE để hỗ trợ code
skill-seekers package output/django --target markdown

Sử dụng MCP (Model Context Protocol)

Skill Seeker cũng tích hợp sẵn MCP, cho phép bạn ra lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua các công cụ như Claude Desktop:

"Hãy scrape repo facebook/react và tạo kỹ năng cho tôi."

Kết luận

Ưu điểm

  • Tiết kiệm 99% thời gian xử lý dữ liệu thủ công.
  • Độ chính xác cao nhờ phân tích cấu trúc code thực tế.
  • Hỗ trợ hầu hết các framework AI phổ biến hiện nay.

Nhược điểm

  • Cần có GitHub Token để tránh bị giới hạn rate limit khi scrape các repo lớn.
  • Việc sử dụng các tính năng nâng cao (AI Enhancement) yêu cầu API Key của Anthropic hoặc OpenAI.

Ai nên dùng tool này? Nếu bạn là một AI Engineer đang xây dựng chatbot cho doanh nghiệp, một lập trình viên thường xuyên dùng Cursor/Windsurf để code, hoặc đơn giản là muốn tạo một trợ lý AI hiểu sâu về một thư viện cụ thể, Skill Seeker chắc chắn là công cụ bạn không thể bỏ qua.

Bạn đã thử tạo "skill" nào cho AI của mình chưa? Hãy chia sẻ trải nghiệm với mình nhé!

Nguồn: Skill_Seekers