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Documentation for the FastAPI backend, endpoints, and dependency injection.
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Como adicionar
/plugin marketplace add aiskillstore/marketplace
O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.
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[](https://www.skillteca.com.br/skills/backend-fastapi)
Habilidade de pesquisa de segurança em Modo Equipe que orquestra 3 caçadores de vulnerabilidades e 2 engenheiros de PoC para auditar um código, provar explorabilidade, classificar causas raiz e calibrar a severidade. É utilizada para revisão de segurança, pesquisa de vulnerabilidades, auditoria de explorabilidade e validação de modelo de ameaças.
Segurança
por code-yeongyu
security-scanning-security-dependencies
You are a security expert specializing in dependency vulnerability analysis, SBOM generation, and supply chain security. Scan project dependencies across multiple ecosystems to identify vulnerabilities, assess risks, and provide automated remediation strategies.
Segurança
#ai
#git
por sickn33
Advanced vulnerability analysis principles. OWASP 2025, Supply Chain Security, attack surface mapping, risk prioritization.
Segurança
#ai
#git
por sickn33
dependency-management-deps-audit
You are a dependency security expert specializing in vulnerability scanning, license compliance, and supply chain security. Analyze project dependencies for known vulnerabilities, licensing issues, outdated packages, and provide actionable remediation strategies.
Segurança
#ai
#git
por sickn33
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Backend Architecture (FastAPI)
Overview
The backend is a FastAPI application located in backend/. It powers the chatbot and RAG functionality.
Entry Point
- File:
backend/main.py - Run:
uvicorn backend.main:app --reload (or via npm run dev) - Port: Defaults to
8000.
Endpoints
POST /api/chat
- Purpose: Main RAG chat endpoint.
- Input:
ChatRequest (query, history, user_context). - Process:
- Embed query.
- Search Qdrant (
search_qdrant). - Build prompt (
build_rag_prompt). - Generate Agent response.
- Output:
ChatResponse (answer, contexts).
POST /api/ask-selection
- Purpose: Targeted Q&A on selected text.
- Input:
AskSelectionRequest (question, selected_text). - Process:
- Validates selection length.
- Builds selection-specific prompt.
- specific Agent instructions.
Dependencies & Utils
backend/utils/config.py: Qdrant initialization.backend/utils/helpers.py: Embedding and Prompt building logic.backend/models.py: OpenAI/Gemini client setup.
Environment Variables
GEMINI_API_KEY: For LLM and Embeddings.QDRANT_URL, QDRANT_API_KEY: Vector DB connection.
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