К основному содержанию
скилл CX Codex

upstash-vector-js — скилл для Claude Code: работа с @upstash/vector

Скилл учит агента работать с TypeScript/JavaScript SDK Upstash Vector: загрузка векторов, поиск похожих, RAG и семантический кэш.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add upstash/skills --skill upstash-vector-js -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает upstash-vector-js

Скилл описывает работу с @upstash/vector — серверной векторной базой для эмбеддингов и поиска по смыслу. Агент получает готовые шаблоны кода: подключение к индексу через url и token, upsert векторов, query с topK, удаление и выборка записей. Внутри лежит справочник по методам SDK (delete, fetch, info, query, range, reset, resumable-query, upsert) и отдельные файлы про неймспейсы, структуру индекса и фильтрацию по метаданным.

Есть разбор трёх типов индексов — dense, sparse и hybrid. Если у вас уже есть свои эмбеддинги, вы грузите векторы напрямую; если нет, можно писать в индекс сырой текст, а встроенная модель посчитает вектор сама. Неймспейсы пригодятся, когда в одном индексе лежат данные разных проектов или клиентов, а фильтры по метаданным отсекают лишнее на стороне сервера. Для длинных выборок предусмотрен resumable-query.

Перед началом понадобятся UPSTASH_VECTOR_REST_URL и UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN — без них new Index() не подключится. Скилл рассчитан на TypeScript и JavaScript, для Python-проектов он не подойдёт.

Какие задачи решает

  • загрузить эмбеддинги в индекс и потом искать по ним
  • собрать RAG-цепочку поверх векторной базы
  • выбрать между dense, sparse и hybrid индексом
  • разложить данные по неймспейсам вместо отдельных индексов
  • отфильтровать выдачу по метаданным на стороне сервера

Примеры запросов агенту

  • Подключи @upstash/vector и загрузи массив векторов с метаданными
  • Сделай семантический поиск по индексу, верни 5 ближайших результатов
  • Организуй данные по неймспейсам для разных клиентов

Как установить upstash-vector-js

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add upstash/skills --skill upstash-vector-js -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/upstash-vector-js/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/upstash-vector-js/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора10

upstash-ratelimit-js Скилл подключает ИИ-агента к SDK @upstash/ratelimit: помогает поставить лимит запросов в API-роуте, middleware Next.js или на edge-рантайме. CX Codex +1 22 300установок upstash Скилл с документацией по всем SDK Upstash: Redis, Ratelimit, QStash, Workflow, Vector, Search, Box и Blob. Пригодится, когда агент пишет код для serverless и edge. CX Codex +1 3 800установок upstash-qstash-js Скилл для работы с SDK @upstash/qstash: публикация сообщений, очереди, cron, отложенная доставка и проверка подписей вебхуков. Пригодится, если у вас нет постоянного воркера. CX Codex +1 2 200установок upstash-workflow-js Учит агента писать долгие воркфлоу на @upstash/workflow, которые переживают таймауты, ретраи и перезапуски serverless-функций. CX Codex +1 2 100установок upstash-box-js Скилл учит агента работать с SDK @upstash/box: создавать облачные контейнеры, запускать в них агентов, шелл и git. CX Codex +1 1 200установок upstash-search-js Скилл ведёт агента по TypeScript SDK @upstash/search: индексы, документы, keyword, semantic и hybrid-запросы. Пригодится, когда в проект нужно добавить поиск. CX Codex +1 1 200установок upstash-box-cli Скилл учит агента работать с Upstash Box: запускать команды, собирать проекты и отдавать публичную ссылку на результат. CX Codex +1 563установок upstash-blob-js Скилл для работы с объектным хранилищем @upstash/blob: загрузка файлов из браузера напрямую, presigned-ссылки, multipart и чтение по подписи. CX Codex +1 503установок

Похожие

upstash-vector-db-skills gocallum Скилл ведёт агента по настройке Upstash Vector: создание индекса, загрузка документов, семантический поиск и неймспейсы. Пригодится, если делаете поиск по смыслу на Vercel. CX Codex +1 366установок vector-database-engineer Seth Hobson Субагент для проектирования векторного поиска: выбор базы, эмбеддинги, гибридный поиск и индексы под RAG. CX Codex ★ 41 729звёзд репо vector-database-management manutej Скилл для работы с Pinecone, Weaviate и Chroma: индексы, эмбеддинги, поиск по сходству и RAG. Пригодится, когда нужно поднять семантический поиск в проекте. CX Codex +1 459установок langchain4j-vector-stores-configuration giuseppe-trisciuoglio Скилл подсказывает, как собрать векторное хранилище для RAG на LangChain4J: подключение, размерность эмбеддингов, фильтры по метаданным. CX Codex +1 3 700установок AgentDB Vector Search ruvnet Скилл для быстрого семантического поиска документов через векторную базу AgentDB. Используй для RAG-систем, поисковых движков и баз знаний, где нужна релевантная выборка из больших объёмов текста. CX Codex +1 1 100установок qdrant-vector-search Orchestra Research Скилл помогает агенту проектировать поиск по векторам в Qdrant для RAG и семантического поиска. Пригодится для фильтрации по метаданным и масштабирования. CX Codex +1 969установок

Рядом в теме «Данные и базы»

Все скиллы по теме «Данные и базы» →

Вопросы о upstash-vector-js

Как установить upstash-vector-js в Claude?

Выполните npx skills add upstash/skills --skill upstash-vector-js -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/upstash-vector-js/SKILL.md.

Что делает upstash-vector-js?

Даёт агенту справочник по SDK @upstash/vector: загрузка и удаление векторов, поиск похожих, фильтры по метаданным, неймспейсы и resumable-query.

Что нужно, чтобы скилл заработал?

Индекс Upstash Vector и переменные окружения UPSTASH_VECTOR_REST_URL и UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN — их подставляет конструктор Index.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: upstash-vector-js
description: Work with the @upstash/vector TypeScript/JavaScript SDK, a serverless vector database for embeddings, similarity search, semantic search, and RAG (retrieval-augmented generation). Use when upserting, querying, fetching, ranging, or deleting vectors, upserting raw text against an index with a built-in embedding model, choosing dense, sparse, or hybrid indexes, filtering by metadata, organizing data with namespaces, running resumable queries, or connecting Upstash Vector to an AI or LLM application. Also use when the user asks for a vector store, vector search, nearest-neighbor or kNN search, embeddings storage, semantic cache, recommendations or similarity features, or a hosted vector index that needs no infrastructure.
license: MIT
metadata:
  author: Upstash
  homepage: https://upstash.com
---

# Vector Documentation Skill

## Quick Start

Vector is a high‑performance vector database for storing, querying, and managing vector embeddings.

Basic workflow:

- Install the Vector TS SDK.
- Connect to a Vector instance.
- Upsert vectors, query them, and manage namespaces.

Example (TypeScript):

```ts
import { Index } from "@upstash/vector";
const index = new Index({
  url: process.env.UPSTASH_VECTOR_REST_URL!,
  token: process.env.UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN!,
});

await index.upsert([{ id: "1", vector: [0.1, 0.2], metadata: { tag: "example" } }]);

const results = await index.query({
  vector: [0.1, 0.2],
  topK: 5,
});
```

For full usage, refer to the linked skill files below.

## Other Skill Files

### TS SDK Reference

- `sdk-methods`: Explains SDK commands: delete, fetch, info, query, range, reset, resumable-query, upsert

### Features

- `features/namespaces`: Explains namespaces and dataset organization.
- `features/index-structure`: Covers hybrid and sparse index structures.
- `features/filtering-and-metadata`: Details metadata storage and server-side filtering.

Use these files for deeper guidance on SDK usage, advanced configurations, algorithms, and integrations.

© Upstash · MIT · upstash/skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой