arrowspace
De la autor
Spectral vector search using graph Laplacian eigenstructure. Use when cosine/L2 similarity misses latent structure in your embeddings.
Instalare
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill arrowspace -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/arrowspace/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 95
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- similarity-search-patternswshobson/agentsImplement efficient similarity search with vector databases. Use when building semantic search, implementing nearest neighbor queries, or optimizing retrieval performance.Altele★ 41.4K
- embedding-strategieswshobson/agentsSelect and optimize embedding models for semantic search and RAG applications. Use when choosing embedding models, implementing chunking strategies, or optimizing embedding quality for specific domains.Planificare★ 41.4K
- qdrant-vector-searchOrchestra-Research/AI-Research-SKILLsHigh-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.Altele★ 13.8K
- understandEgonex-AI/Understand-AnythingAnalyze a codebase to produce an interactive knowledge graph for understanding architecture, components, and relationshipsPlanificare★ 87.4K
- hybrid-search-implementationwshobson/agentsCombine vector and keyword search for improved retrieval. Use when implementing RAG systems, building search engines, or when neither approach alone provides sufficient recall.Altele★ 41.4K
- rag-architectJeffallan/claude-skillsDesigns and implements production-grade RAG systems by chunking documents, generating embeddings, configuring vector stores, building hybrid search pipelines, applying reranking, and evaluating retrieval quality. Use when building RAG systems, vector databases, or knowledge-grounded AI applications requiring semantic search, document retrieval, context augmentation, similarity search, or embedding-based indexing.Planificare★ 12K
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te