Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to suwa-sh/local-RAG-backend. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/suwa-sh/local-RAG-backend/main/CLAUDE.mdgit clone --depth 1 https://github.com/suwa-sh/local-RAG-backendWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/instructions/suwa-sh/local-rag-backend/claude-md)<a href="https://agentmods.dev/instructions/suwa-sh/local-rag-backend/claude-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/suwa-sh/local-rag-backend/claude-md/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/instructions/suwa-sh/local-rag-backend/claude-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/suwa-sh/local-rag-backend/claude-md.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.05262 | $0.05262 |
| Opus 5 | $0.02631 | $0.02631 |
| Sonnet 5 | $0.01052 | $0.01052 |
| Haiku 4.5 | $0.00526 | $0.00526 |
Grade A, and why
local-RAG-backend CLAUDE.md scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 8d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 426 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
CLAUDE.md
This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
■プロジェクトコンセプト
@README.md を参照してください。
■コミュニケーションルール
- 日本語で会話してください
- 進め方を計画してユーザーと認識を合わせてから、実装を進めてください
- 現在の作業状況は @tmp/active_context.md に記録してください
- ユーザーからプロンプトの追加情報で @tmp/current_prompt.md が渡されることがあります
- 動作確認などに必要な一時的なファイルは tmp/ ディレクトリ配下に出力してください
重要
- ファイルの文字コードはUTF-8を使用してください
- bugfixでユーザーとやり取りする内容はサンプルです。 決してハードコーディングしないでください
- ユーザーに提示する前に可能な限りの動作確認、テストを実施してください
■開発ルール
進め方
- 設計 -> ユーザーと仕様を認識合わせ -> TDDで実装を進める
設計方針
- C4モデルで構造を整理
- USMでユースケースを整理
- ユースケースごとにドメインモデリング
- ドメインモデル図: 具体的な値をオブジェクト図で表現
- クラス図: ドメインモデルのクラス構造を表現
- DDDに従う
- 図解にはmermaidを利用
- C4モデルは、mermaid graph記法
- 図解に説明は含めないでください
- 説明は markdown tableで、要素名、説明のレイアウトで記載してください
- C4モデルは、mermaid graph記法
レイヤー構造と依存関係
ユースケース層 → アダプター層 → 外部ライブラリ
↓ ↓ ↓
直接利用 直接実装 mockでテスト
- プレゼンテーション層: src/main/ (CLIエントリーポイント)
- ユースケース層: src/usecase/ (アダプター層を直接利用)
- ドメイン層: src/domain/ (ビジネスロジック)
- アダプター層: src/adapter/ (外部ライブラリとの実装)
重要: リポジトリ層のインターフェースは使用せず、アダプター層を直接利用する
TODO(将来対応): 本来はリポジトリ層(インターフェース)経由にしたい。 現状はユースケース層がアダプター層を直接利用しているが、ドメイン層に リポジトリインターフェースを定義し、アダプター層をその実装として 差し替える構成へ移行する。移行時は上記の「重要」記述とテスト戦略の 該当箇所も更新すること。
テスト戦略
アダプター層のテスト
- 対象: 外部ライブラリとの連携ロジック
- Mock対象: 外部ライブラリのみ(Graphiti、Unstructured.io等)
- 例:
GraphitiEpisodeRepository,UnstructuredDocumentParser
ユースケース層のテスト
- 対象: ビジネスロジック全体
- Mock対象: 外部ライブラリのみ
- 利用: アダプター層を直接利用した結合テスト
- メリット: より実際に近いテストが可能
ドメイン層のテスト
- 対象: ドメインロジック
- Mock対象: なし(純粋な単体テスト)
開発支援
- rye: パッケージ管理と仮想環境の構築
- pytest: テストフレームワーク
- qlty: コード品質チェックツール(linter, formatter, static analyzer)
実装完了時の確認
実装タスク完了時は 必ず make check を実行してからユーザーに提示してください。
make check
これによって以下が実行されます:
make fmt- コードフォーマットmake lint- コード品質チェックmake test- テスト実行
すべてが正常に完了することを確認してから、実装完了を報告してください。
決定した内容は @DEVELOPER.md に記録してください
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 8d ago First seen · 426 lines · 5,262 tokens per session scan A 79bc6af128a3
local-RAG-backend CLAUDE.md is an instructions file published in the GitHub repository suwa-sh/local-RAG-backend (1 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 5,262 tokens to every session, about $0.0263 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other instructions, from other repositories
next.js AGENTS.md
AGENTS.md instructions for vercel/next.js, covering next.js development guide, codebase structure, monorepo overview, core package: packages/next and other important packages.
codex AGENTS.md
AGENTS.md instructions for openai/codex, covering rust/codex-rs, the codex-core crate, code review rules, crate api surface and model visible context.
vscode buildNext.instructions.md
Working notes and architecture documentation for the new esbuild-based build system in build/next. Use when making changes to the new build pipeline (transpile/bundle commands, NLS plugin, source-map handling, resource copying, or self-hosting watch tasks).
vscode oss-third-party-notices.instructions.md
Instructions for microsoft/vscode, covering vs code oss third-party-notices pipeline, architecture, pipeline flow in ci, applying the notice (cutover) and fallback chain (never fail the build).
langchain AGENTS.md
AGENTS.md instructions for langchain-ai/langchain, covering global development guidelines for the langchain monorepo, corridor security analysis, project architecture and context, monorepo structure and development tools & commands.
deepseek-harness AGENTS.md
AGENTS.md instructions for deepseek-ai/deepseek-harness, covering agents.md, pre-stable apis and released session data, repository layout, commands and host sandbox failures.