indexion-segment — скилл для Claude Code: чанкинг текста под RAG
Режет документы на смысловые куски для RAG и эмбеддингов. Пригодится, когда текст надо разбить по смене темы, а не по количеству символов.
npx skills add trkbt10/indexion-skills --skill indexion-segment -a claude-codeЧто делает indexion-segment
Скилл вызывает утилиту indexion segment: она делит файл на сегменты и складывает их в выходную папку. Стратегий три — window со скользящим окном и поиском расхождений, tfidf по смене темы и punctuation по границам предложений. По умолчанию работает window с адаптивным порогом.
Размеры кусков задаются явно: --min-size, --max-size, --target-size. Есть гибридный режим --hybrid, где смешиваются NCD и TF-IDF с весами --ncd-weight и --tfidf-weight. Для документов со смешанным содержимым это разумная отправная точка, но веса придётся подбирать под свой корпус — универсальных значений тут нет.
Команда принимает входной файл и папку вывода, префикс имён файлов меняется через --prefix. Если разбиение вышло слишком крупным или рваным, крутите --threshold и --target-size.
Какие задачи решает
- нарезать длинный документ на куски под эмбеддинги
- разделить текст по смене темы, а не по числу символов
- подготовить корпус для поиска похожих фрагментов
- вытащить смысловые секции из смешанного документа
- задать фиксированный размер чанка для пайплайна
Примеры запросов агенту
- Разбей document.txt на сегменты в папку output/
- Нарежь текст по стратегии tfidf, целевой размер 800 символов
- Прогони гибридный режим с весом NCD 0.6 на этом файле
Как установить indexion-segment
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add trkbt10/indexion-skills --skill indexion-segment -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/indexion-segment/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/indexion-segment/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add trkbt10/indexion-skills --skill indexion-segment -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/indexion-segment/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add trkbt10/indexion-skills --skill indexion-segment -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/indexion-segment/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install trkbt10/indexion-skills indexion-segment2Вручную: положить файлы
.github/skills/indexion-segment/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add trkbt10/indexion-skills --skill indexion-segment -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/trkbt10/indexion-skills --path skills/indexion-segmentВручную: положить файлы
.devin/skills/indexion-segment/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add trkbt10/indexion-skills --skill indexion-segment -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 indexion-segment
Как установить indexion-segment в Claude?
Выполните npx skills add trkbt10/indexion-skills --skill indexion-segment -a claude-code. После этого файл скилла появится в ~/.claude/skills/indexion-segment/SKILL.md.
Что делает indexion-segment?
Делит текст на контекстные сегменты для RAG и пайплайнов эмбеддингов. Стратегия выбирается под задачу: по расхождениям в окне, по TF-IDF или по пунктуации.
Чем стратегии сегментации отличаются друг от друга?
window ищет расхождения в скользящем окне и включён по умолчанию. tfidf ловит смену темы, punctuation режет по границам предложений. Для смешанных документов есть режим --hybrid.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: indexion-segment description: Split text into contextual chunks for RAG/embedding pipelines. Document segmentation and section extraction using window, tfidf, punctuation, or hybrid strategies chosen by intent. --- # indexion segment Split text into contextual segments using divergence-based, TF-IDF, or punctuation strategies. ## When to Use - User needs to chunk text for RAG or embedding pipelines - User wants to split a document into meaningful sections - User asks to segment text for processing - Preparing text for similarity analysis at sub-document level ## Usage ```bash # Default window divergence strategy indexion segment <input-file> <output-dir> # TF-IDF based segmentation indexion segment --strategy=tfidf <input-file> <output-dir> # Punctuation-based segmentation indexion segment --strategy=punctuation <input-file> <output-dir> # Custom segment sizes indexion segment --min-size=200 --max-size=3000 --target-size=800 document.txt output/ # Custom divergence threshold indexion segment --threshold=0.5 document.txt output/ # Adaptive threshold mode (default) indexion segment --adaptive document.txt output/ # Hybrid NCD+TF-IDF mode indexion segment --hybrid --ncd-weight=0.6 --tfidf-weight=0.4 document.txt output/ # Custom window size indexion segment --window-size=5 document.txt output/ # Custom output prefix indexion segment --prefix=chunk document.txt output/ ``` ## Options | Option | Default | Description | |--------|---------|-------------| | `--strategy=NAME` | window | Strategy: window, tfidf, punctuation | | `--min-size=INT` | 100 | Minimum segment characters | | `--max-size=INT` | 2000 | Maximum segment characters | | `--target-size=INT` | 500 | Target segment characters | | `--threshold=FLOAT` | 0.42 | Divergence threshold | | `--window-size=INT` | 3 | Window size | | `--adaptive` | true | Adaptive threshold mode | | `--hybrid` | false | NCD+TF-IDF hybrid mode | | `--ncd-weight=FLOAT` | 0.5 | NCD weight in hybrid mode | | `--tfidf-weight=FLOAT` | 0.5 | TF-IDF weight in hybrid mode | | `--prefix=NAME` | segment | Output file prefix | ## Strategies | Strategy | Description | |----------|-------------| | `window` (default) | Sliding window divergence detection | | `tfidf` | TF-IDF based topic change detection | | `punctuation` | Punctuation/sentence boundary based | ## Workflow 1. Run `indexion segment <input-file> <output-dir>` to split text with defaults 2. Adjust `--threshold` and `--target-size` to tune segmentation granularity 3. Use `--hybrid` mode for better accuracy on mixed-content documents
© trkbt10 · Apache-2.0 · trkbt10/indexion-skills