# Vector Hyperbolic

> Genera embeddings de datos jerárquicos con `ruvector@0.2.25 embed text` y los proyecta en la bola de Poincaré en tu propio código (0.2.25 no tiene flag --model poincare).

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

Repositorio: https://github.com/ruvnet/ruflo
Autor: ruvnet
Licencia: MIT
Actualizado: el mes pasado
Coste de contexto: 36 tok instalada, 668 tok al activarse, 668 tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 3 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-hyperbolic --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-hyperbolic --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-hyperbolic --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-hyperbolic --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-hyperbolic --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill vector-hyperbolic --agent cline
```

## Qué hace

- Genera un embedding ONNX base y lo proyecta en la bola de Poincaré para representar datos jerárquicos
- Calcula la distancia geodésica entre vectores, que crece logarítmicamente con la profundidad del árbol
- Guarda coordenadas proyectadas y vecinos en AgentDB

## Cuándo usarla

- Tus datos tienen jerarquía inherente: árboles de dependencias, estructuras de módulos, taxonomías, organigramas, ontologías

## Cuándo no

- No existe un flag CLI `--model poincare`; la proyección hiperbólica se trata como post-procesamiento manual

## Qué la activa

- "Mapea la jerarquía de módulos de este proyecto en espacio hiperbólico"
- "Calcula la distancia geodésica entre estos dos conceptos"

## Antes de instalar

- Requiere ruvector@0.2.25 instalado.
- Necesita en el PATH: npm

## Archivos

- SKILL.md — 3 KB

## SKILL.md

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

# Vector Hyperbolic

Embed hierarchical data in the Poincare ball model using `ruvector`.

## When to use

Use this skill when your data has inherent hierarchy — dependency trees, module structures, taxonomies, org charts, ontologies. Hyperbolic space captures hierarchical distances with far fewer dimensions than Euclidean embeddings.

## 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
   ```
2. **Generate a base ONNX embedding** (ruvector@0.2.25 does not expose a `--model poincare` flag on `embed text`):
   ```bash
   npx -y ruvector@0.2.25 embed text "hierarchical concept" -o concept.vec.json
   ```
3. **Project into the Poincare ball** in your own code (or via the experimental neural substrate):
   ```bash
   npx -y ruvector@0.2.25 embed neural --help
   ```
   For an ad-hoc projection, normalize the 384-dim vector to live inside the unit ball (`x_i / (||x|| * (1 + epsilon))`) and persist the projected coordinates alongside the original embedding.
4. **Geodesic distance**: `d(u, v) = arcosh(1 + 2 * ||u-v||^2 / ((1-||u||^2)(1-||v||^2)))`
   Distance grows logarithmically with tree depth, preserving hierarchy.
5. **Store results**:
   `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: "hyperbolic-CONCEPT", value: "COORDINATES_AND_NEIGHBORS", namespace: "hyperbolic-embeddings" })`

## Caveats

- ruvector@0.2.25 has no first-class Poincare ball CLI flag. Treat hyperbolic projection as a post-processing step over a standard ONNX embedding.
- If you need a hyperbolic search index, store projected coordinates in AgentDB and compute geodesic distance in your own retrieval code.

## Poincare ball properties

| Property | Meaning |
|----------|---------|
| Norm close to 0 | Generic, root-level concept |
| Norm close to 1 | Specific, leaf-level concept |
| Small geodesic distance | Closely related in hierarchy |
| Large geodesic distance | Distant or different subtrees |

## Use cases

- **Dependency analysis**: embed module imports to find tightly coupled subtrees
- **Code architecture**: map class hierarchies to discover structural patterns
- **Knowledge organization**: embed concepts to reveal taxonomic relationships
- **Codebase navigation**: find most specific/general modules relative to a query

## 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.

---

Skills Agentes · [Índice de páginas en markdown](https://skillsagentes.com/sitemap.md) · [Inicio](https://skillsagentes.com/index.md)