# Vector Embed

> Genera embeddings con `npx ruvector@0.2.25 embed text` (ONNX all-MiniLM-L6-v2, 384 dim), los normaliza y los guarda en un índice HNSW.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/vector-embed
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/vector-embed.md

Repositorio: https://github.com/ruvnet/ruflo
Autor: ruvnet
Licencia: MIT
Actualizado: el mes pasado
Coste de contexto: 31 tok instalada, 592 tok al activarse, 592 tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 2 KB
Permisos que pide: bash read mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-embed --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-embed --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-embed --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-embed --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-embed --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-embed --agent cline
```

## Qué hace

- Genera embeddings de 384 dimensiones con ONNX all-MiniLM-L6-v2 usando el paquete ruvector
- Indexa los vectores con HNSW (más de 52.000 inserciones/seg, ~0.045ms de búsqueda)
- Soporta una variante adaptativa (LoRA) por dominio con --adaptive --domain code
- Guarda metadatos del embedding en AgentDB

## Cuándo usarla

- Necesitas convertir texto, código o documentos en vectores para búsqueda semántica, comparación de similitud o clustering

## Cuándo no

- No existen las flags `embed --batch --glob` ni `embed --file` en esta versión; hay que llamar `embed text` archivo por archivo

## Qué la activa

- "Genera el embedding de este texto con ruvector"
- "Convierte este archivo en un vector de 384 dimensiones"

## Antes de instalar

- Requiere ruvector@0.2.25 y, si el runtime ONNX falla, el paquete ruvector-onnx-embeddings-wasm.
- Necesita en el PATH: npm

## Archivos

- SKILL.md — 2 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde ruvnet/ruflo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# Vector Embed

Generate and store vector embeddings using the `ruvector` npm package.

## When to use

Use this skill to embed text, code, or documents into 384-dimensional vectors for semantic search, similarity comparison, or clustering. ruvector uses ONNX all-MiniLM-L6-v2 with HNSW indexing (52,000+ inserts/sec, ~0.045ms search).

## Steps

1. **Ensure ruvector@0.2.25 is available**:
   ```bash
   npm ls ruvector 2>/dev/null | grep '0.2.25' || npm install ruvector@0.2.25
   ```
   If `embed text` later reports `ONNX WASM files not bundled`, also run:
   ```bash
   npm install ruvector-onnx-embeddings-wasm
   ```
2. **Embed the input** (use the `text` subcommand, with text as a positional arg):
   - Single string: `npx -y ruvector@0.2.25 embed text "your text here"`
   - With output file: `npx -y ruvector@0.2.25 embed text "your text here" -o vec.json`
   - For a file: read its content via the Read tool, then pass it as the positional argument.
   - For batch: loop over files in shell — ruvector@0.2.25 has no built-in `--batch`/`--glob` flags.
3. **Adaptive (LoRA) variant**: `npx -y ruvector@0.2.25 embed text "..." --adaptive --domain code`
4. **Confirm** — report vector dimension (384), norm, and any output path written.
5. **Store metadata** in AgentDB if needed:
   `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: "embed-SOURCE", value: "VECTOR_METADATA", namespace: "vector-patterns" })`

## MCP alternative

Register the MCP server once with the pinned version:
```bash
claude mcp add ruvector -- npx -y ruvector@0.2.25 mcp start
```
Then call MCP tools directly: `hooks_rag_context` (semantic context), `brain_search` (collective brain), `hooks_ast_analyze`, `hooks_route`.

## Caveats

- The `embed --batch --glob` and `embed --file` flags do **not** exist in ruvector@0.2.25; only `embed text <text>` is supported. Read files yourself and call `embed text` per file.
- ONNX runtime is not bundled by default. If embedding fails, install `ruvector-onnx-embeddings-wasm` or run `npx -y ruvector@0.2.25 doctor` to diagnose.

## Dónde encaja

- Categoría: [Datos y analítica](https://skillsagentes.com/categorias/datos-analitica.md) — Consulta, limpia y visualiza datos sin salir del agente.
- Creador: [ruvnet](https://skillsagentes.com/creators/ruvnet.md) — 275 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Harness Gepa](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/harness-gepa.md): Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.
- [Deepseek Reason](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-reason.md): Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.
- [Deepseek Chat](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-chat.md): Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.
- [Adr Index](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/adr-index.md): Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
- [Agntcy Status](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agntcy-status.md): Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.

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