grepai-config-reference — скилл для Claude Code: справочник
Скилл-шпаргалка по всем параметрам .grepai/config.yaml: эмбеддер, хранилище, чанки, поиск. Пригодится, когда нужно понять опцию или починить конфиг.
npx skills add yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-config-reference -a claude-codeЧто делает grepai-config-reference
Скилл открывает агенту полную схему конфигурации GrepAI из файла .grepai/config.yaml. Внутри разобраны блоки embedder (провайдеры ollama, openai, lmstudio, модель, endpoint, размерность, ключ, параллелизм), store (gob, postgres, qdrant), chunking с размером и перекрытием чанков, watch с задержкой дебаунса, trace с режимами fast и precise, search с бустами и гибридным поиском, а также список ignore.
Кроме схемы в скилле есть готовые наборы настроек под разные случаи: маленький личный проект, большая кодовая база, командная работа, максимальная приватность. Отдельно описана подстановка переменных окружения — например, api_key: ${OPENAI_API_KEY} и dsn: ${DATABASE_URL}. Проверить, что конфиг корректен, можно командой grepai status: ошибки она покажет.
Порядок приоритета такой: сначала .grepai/config.yaml в текущей папке, потом конфигурация workspace, потом значения по умолчанию. Если GrepAI не установлен или вы ещё не завели конфиг, скиллу нечего будет объяснять — это повод сначала поставить сам инструмент. Ключи API скилл советует держать в переменных окружения и не коммитить.
Какие задачи решает
- разобраться, какие параметры вообще есть в
.grepai/config.yaml - выбрать провайдера эмбеддингов и подходящую модель
- переключить хранилище векторов с
gobнаpostgresилиqdrant - настроить бусты и штрафы, чтобы тесты и
vendorне лезли в выдачу - подставить ключ API через переменную окружения вместо хардкода
Примеры запросов агенту
- Покажи все опции конфигурации GrepAI и объясни, что делает каждая
- Как настроить
.grepai/config.yamlдля большой кодовой базы? - Почему
grepai statusругается на мой конфиг?
Как установить grepai-config-reference
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-config-reference -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/grepai-config-reference/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/grepai-config-reference/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-config-reference -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/grepai-config-reference/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-config-reference -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/grepai-config-reference/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install yoanbernabeu/grepai-skills grepai-config-reference2Вручную: положить файлы
.github/skills/grepai-config-reference/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-config-reference -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/yoanbernabeu/grepai-skills --path skills/configuration/grepai-config-referenceВручную: положить файлы
.devin/skills/grepai-config-reference/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-config-reference -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о grepai-config-reference
Как установить grepai-config-reference в Claude?
Выполните npx skills add yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-config-reference -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/grepai-config-reference/SKILL.md.
Что делает grepai-config-reference?
Даёт агенту полный справочник по параметрам GrepAI в .grepai/config.yaml: эмбеддер, хранилище, чанкинг, watch, trace, поиск и ignore. Помогает разобраться в опции или найти ошибку в конфиге.
Что нужно, чтобы скилл был полезен?
Установленный GrepAI и файл .grepai/config.yaml в проекте. Для провайдера openai понадобится ключ API, который скилл советует хранить в переменной окружения.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: grepai-config-reference
description: Complete configuration reference for GrepAI. Use this skill when you need to understand all available configuration options.
---
# GrepAI Configuration Reference
This skill provides a complete reference for all GrepAI configuration options in `.grepai/config.yaml`.
## When to Use This Skill
- Understanding all available configuration options
- Optimizing GrepAI for your specific use case
- Troubleshooting configuration issues
- Setting up advanced configurations
## Configuration File Location
```
/your/project/.grepai/config.yaml
```
## Complete Configuration Schema
```yaml
version: 1
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# EMBEDDER CONFIGURATION
# Converts code text into vector embeddings
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
embedder:
# Provider: ollama | openai | lmstudio
provider: ollama
# Model name (depends on provider)
# Ollama: nomic-embed-text, bge-m3, mxbai-embed-large
# OpenAI: text-embedding-3-small, text-embedding-3-large
# LM Studio: nomic-embed-text-v1.5, bge-small-en-v1.5
model: nomic-embed-text
# API endpoint URL
# Ollama default: http://localhost:11434
# LM Studio default: http://localhost:1234
# OpenAI: uses official API
endpoint: http://localhost:11434
# Vector dimensions (auto-detected if omitted)
# nomic-embed-text: 768
# text-embedding-3-small: 1536
# text-embedding-3-large: 3072
dimensions: 768
# API key (for OpenAI, supports env vars)
api_key: ${OPENAI_API_KEY}
# Parallel requests (OpenAI only, for speed)
parallelism: 4
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# STORE CONFIGURATION
# Where vector embeddings are stored
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
store:
# Backend: gob | postgres | qdrant
backend: gob
# PostgreSQL configuration (when backend: postgres)
postgres:
dsn: postgres://user:password@localhost:5432/grepai
# Qdrant configuration (when backend: qdrant)
qdrant:
endpoint: localhost
port: 6334
use_tls: false
api_key: your-qdrant-api-key # Optional
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# CHUNKING CONFIGURATION
# How code files are split for embedding
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
chunking:
# Tokens per chunk (smaller = more precise, larger = more context)
# Recommended: 256-1024
size: 512
# Overlap between chunks (preserves context at boundaries)
# Recommended: 10-20% of size
overlap: 50
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# WATCH CONFIGURATION
# File watching daemon settings
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
watch:
# Debounce delay in milliseconds
# Groups rapid file changes together
debounce_ms: 500
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# TRACE CONFIGURATION
# Call graph analysis settings
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
trace:
# Extraction mode: fast | precise
# fast: Uses regex, no dependencies, faster
# precise: Uses tree-sitter AST parsing, more accurate
mode: fast
# Languages to analyze for call graphs
enabled_languages:
- .go
- .js
- .ts
- .jsx
- .tsx
- .py
- .php
- .c
- .h
- .cpp
- .hpp
- .cc
- .cxx
- .rs
- .zig
- .cs
- .pas
- .dpr
# Patterns to exclude from trace analysis
exclude_patterns:
- "*_test.go"
- "*.spec.ts"
- "*.test.js"
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# SEARCH CONFIGURATION
# Search result scoring and ranking
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
search:
# Score boosting configuration
boost:
enabled: true
# Reduce scores for certain paths
penalties:
- pattern: /tests/
factor: 0.5
- pattern: _test.
factor: 0.5
- pattern: .spec.
factor: 0.5
- pattern: /docs/
factor: 0.6
- pattern: /vendor/
factor: 0.3
- pattern: /node_modules/
factor: 0.3
# Increase scores for certain paths
bonuses:
- pattern: /src/
factor: 1.1
- pattern: /lib/
factor: 1.1
- pattern: /core/
factor: 1.2
- pattern: /app/
factor: 1.1
# Hybrid search (vector + keyword)
hybrid:
enabled: false
k: 60 # BM25 parameter
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# IGNORE CONFIGURATION
# Files and directories to exclude from indexing
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
ignore:
# Directories
- .git
- .grepai
- .svn
- .hg
- node_modules
- vendor
- target
- __pycache__
- .pytest_cache
- dist
- build
- out
- .next
- .nuxt
# Files
- "*.min.js"
- "*.min.css"
- "*.bundle.js"
- "*.map"
- "*.lock"
- package-lock.json
- yarn.lock
- pnpm-lock.yaml
- go.sum
# Generated
- "*.generated.*"
- "*.pb.go"
- "*.d.ts"
```
## Configuration by Use Case
### Small Personal Project
```yaml
version: 1
embedder:
provider: ollama
model: nomic-embed-text
store:
backend: gob
chunking:
size: 512
overlap: 50
```
### Large Codebase
```yaml
version: 1
embedder:
provider: ollama
model: bge-m3 # Larger model
parallelism: 4
store:
backend: postgres # Scalable storage
postgres:
dsn: postgres://user:pass@localhost:5432/grepai
chunking:
size: 768 # Larger chunks
overlap: 100
```
### Team Environment
```yaml
version: 1
embedder:
provider: openai
model: text-embedding-3-small
api_key: ${OPENAI_API_KEY}
parallelism: 8
store:
backend: qdrant
qdrant:
endpoint: qdrant.internal.company.com
port: 6334
use_tls: true
```
### Maximum Privacy
```yaml
version: 1
embedder:
provider: ollama
model: nomic-embed-text
endpoint: http://localhost:11434
store:
backend: gob # Local file only
```
## Environment Variables
GrepAI supports environment variable substitution:
```yaml
embedder:
api_key: ${OPENAI_API_KEY}
store:
postgres:
dsn: ${DATABASE_URL}
```
Set in your shell:
```bash
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
export DATABASE_URL="postgres://..."
```
## Validating Configuration
Check your config is valid:
```bash
grepai status
```
If there are config errors, they'll be displayed.
## Configuration Precedence
1. `.grepai/config.yaml` in current directory
2. Workspace configuration (if using workspaces)
3. Default values
## Best Practices
1. **Start simple:** Use defaults, optimize later
2. **Match chunking to code style:** Larger chunks for verbose code
3. **Use boosting:** Penalize test/vendor, boost src/lib
4. **Secure API keys:** Use environment variables, never commit
5. **Exclude noise:** Ignore generated files, dependencies
## Output Format
Valid configuration status:
```
✅ GrepAI Configuration Valid
Embedder: ollama (nomic-embed-text)
Storage: gob (.grepai/index.gob)
Chunking: 512 tokens, 50 overlap
Trace mode: fast
Languages: 18 enabled
Ignore patterns: 12 configured
Boosting: enabled
```
© yoanbernabeu · MIT · yoanbernabeu/grepai-skills