# neo4j-genai-plugin-skill

Скилл для работы с функциями и процедурами Neo4j GenAI Plugin прямо в Cypher: эмбеддинги, completion, чат, токенизация.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 812 установок · ★ 116
- Автор: neo4j-contrib
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-skills/tree/HEAD/neo4j-genai-plugin-skill/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/neo4j-genai-plugin-skill

## Что делает

Скилл описывает вызовы `ai.text.*` внутри Cypher-запросов: `ai.text.embed()`, `ai.text.embedBatch()`, `ai.text.completion()`, `ai.text.structuredCompletion()`, `ai.text.aggregateCompletion()`, `ai.text.chat()`, `ai.text.tokenCount()` и `ai.text.chunkByTokenLimit()`. Он заменяет устаревшую `genai.vector.encode()`. Пригодится, если вы пишете GraphRAG на чистом Cypher, встраиваете эмбеддинги в узлы при загрузке данных или достаёте структурированные map из ответа модели.

Все `ai.*` функции требуют `CYPHER 25`. Включить можно префиксом в запросе или настройкой базы через `ALTER DATABASE`. Для Aura плагин уже включён, для self-managed нужен JAR в `plugins/`, для Docker — переменная `NEO4J_PLUGINS`. Провайдеры задаются строкой и map с ключами: `'openai'`, `'azure-openai'`, `'vertexai'`, `'bedrock-titan'`, `'bedrock-nova'`. Ключ API скилл советует передавать параметром `$param`, а не вписывать в текст запроса — иначе он останется в логах и истории запросов.

Скилл не покрывает Python-пайплайны `neo4j-graphrag`, создание векторных индексов и kNN-поиск, эмбеддинги GDS и fulltext-поиск. Для этих задач есть отдельные скиллы. Если ваш проект уже строит retrieval на Python-библиотеке, этот скилл вам не нужен.

## Требования
- Работает с: AWS, Azure

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add neo4j-contrib/neo4j-skills --skill neo4j-genai-plugin-skill -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/neo4j-genai-plugin-skill/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/neo4j-genai-plugin-skill/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add neo4j-contrib/neo4j-skills --skill neo4j-genai-plugin-skill -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/neo4j-genai-plugin-skill/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add neo4j-contrib/neo4j-skills --skill neo4j-genai-plugin-skill -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/neo4j-genai-plugin-skill/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install neo4j-contrib/neo4j-skills neo4j-genai-plugin-skill
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/neo4j-genai-plugin-skill/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add neo4j-contrib/neo4j-skills --skill neo4j-genai-plugin-skill -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-skills --path neo4j-genai-plugin-skill
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/neo4j-genai-plugin-skill/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add neo4j-contrib/neo4j-skills --skill neo4j-genai-plugin-skill -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-skills/tree/HEAD/neo4j-genai-plugin-skill/SKILL.md

## Когда брать
- сгенерировать эмбеддинги для узлов прямо в Cypher
- загрузить чанки с эмбеддингами пакетно при ingestion
- вызвать LLM для completion внутри Cypher-запроса
- извлечь структурированный map из описания товара
- посчитать токены и нарезать текст по лимиту

## Примеры запросов агенту
- Сгенерируй эмбеддинги для узлов Chunk через ai.text.embed() с провайдером openai
- Напиши Cypher-запрос с ai.text.structuredCompletion(), чтобы вытащить category и tags из описания продукта
- Собери GraphRAG-запрос на чистом Cypher: эмбеддинг вопроса, vector search, обход графа и ai.text.completion()

## Похожие
- [spring-data-neo4j](https://affpapa.org/nevibecode/skills/spring-data-neo4j.md) — скилл · 3800 установок
- [neo4j-docker-client-generator](https://affpapa.org/nevibecode/agents/neo4j-docker-client-generator.md) — субагент · 183 установки
- [arize-ai-provider-integration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/arize-arize-ai-provider-integration.md) — скилл · 3000 установок
- [veritasgraph](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/veritasgraph.md) — MCP-сервер · ★ 325
- [google-cloud-solution-agentic-ai-borderless-data-lakehouse](https://affpapa.org/nevibecode/skills/google-cloud-solution-agentic-ai-borderless-data-lakehouse.md) — скилл · 5100 установок
- [dt-obs-genai](https://affpapa.org/nevibecode/skills/dt-obs-genai.md) — скилл · 1400 установок

Из того же набора: [neo4j-contrib/neo4j-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/neo4j-contrib/neo4j-skills.md) — 18 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md