# 🔍 ClawHub 向量搜索技能搜索报告

**搜索时间：** 2026-03-12 17:50 GMT+8  
**搜索执行者：** 阿福（子代理）

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## 1️⃣ 搜索关键词列表

| 关键词 | 说明 |
|--------|------|
| `vector` | 向量数据库/向量搜索 |
| `lancedb` | LanceDB 专用搜索 |
| `embedding` | Embedding 模型/策略 |
| `memory` | 记忆系统/语义搜索 |
| `rag` | RAG（检索增强生成） |

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## 2️⃣ 找到的技能清单

### 📊 按安装数排序

| 排名 | 技能名称 | 安装数 | 功能描述 |
|------|---------|--------|---------|
| 1 | `wshobson/agents@rag-implementation` | **3.9K** | RAG 完整实现指南（向量数据库+Embeddings+ 检索策略） |
| 2 | `wshobson/agents@embedding-strategies` | **3.1K** | Embedding 模型选择与优化策略 |
| 3 | `giuseppe-trisciuoglio/developer-kit@rag` | 244 | RAG 模式（Java/LangChain4j） |
| 4 | `giuseppe-trisciuoglio/developer-kit@qdrant` | 235 | Qdrant 向量数据库 Java 集成 |
| 5 | `aj-geddes/useful-ai-prompts@memory-optimization` | 154 | 内存优化（非向量搜索） |
| 6 | `aj-geddes/useful-ai-prompts@memory-leak-detection` | 136 | 内存泄漏检测（非向量搜索） |
| 7 | `existential-birds/beagle@sqlite-vec` | 76 | SQLite 向量搜索扩展（轻量级） |
| 8 | `giuseppe-trisciuoglio/developer-kit@qdrant-vector-database-integration` | 74 | Qdrant 集成（重复技能） |
| 9 | `bbeierle12/skill-mcp-claude@shader-fundamentals` | 73 | 着色器基础（不相关） |
| 10 | `rjyo/memory-search@memory` | 53 | 混合搜索记忆系统（语义搜索） |

### 🔍 按相关性分类

#### ✅ 高度相关（向量搜索核心技能）

| 技能 | 安装数 | 支持 LanceDB | 支持阿里云 Embedding | OpenClaw 集成 | 额外配置 |
|------|--------|-------------|---------------------|--------------|---------|
| `wshobson/agents@rag-implementation` | 3.9K | ❌ | ❌ | ✅ | 需配置向量数据库 API |
| `wshobson/agents@embedding-strategies` | 3.1K | ❌ | ❌ | ✅ | 需配置 Embedding API |
| `rjyo/memory-search@memory` | 53 | ❌ | ❌ | ✅ | 无需额外配置 |
| `existential-birds/beagle@sqlite-vec` | 76 | ❌ | ❌ | ✅ | 需安装 sqlite-vec 扩展 |
| `poletron/custom-rules@lancedb` | 15 | ✅ | ❌ | ✅ | 需配置 LanceDB |

#### ⚠️ 中等相关（特定平台/语言）

| 技能 | 安装数 | 平台/语言 | 说明 |
|------|--------|----------|------|
| `giuseppe-trisciuoglio/developer-kit@qdrant` | 235 | Java/Spring Boot | Qdrant Java 客户端集成 |
| `laguagu/claude-code-nextjs-skills@postgres-semantic-search` | 37 | Next.js/PostgreSQL | pgvector 语义搜索 |

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## 3️⃣ 推荐技能

### 🏆 首选推荐：`wshobson/agents@rag-implementation`

**符合用户原则：**
- ✅ **国产优先** - ⭐⭐⭐ 支持多种 Embedding 模型（可配置阿里云）
- ✅ **低成本** - ⭐⭐⭐⭐ 支持本地模型（bge-large-en-v1.5）
- ✅ **小步快跑** - ⭐⭐⭐⭐⭐ 提供完整代码模板，快速上手
- ✅ **性价比高** - ⭐⭐⭐⭐⭐ 3.9K 安装数，社区验证

**核心功能：**
- 向量数据库集成（Pinecone/Weaviate/Milvus/Chroma/Qdrant/pgvector）
- Embedding 模型对比（voyage-3/text-embedding-3/bge-large 等）
- 检索策略（稠密/稀疏/混合搜索）
- 重排序（Cross-Encoders/Cohere Rerank/MMR）
- LangGraph 完整实现示例

**安装命令：**
```bash
npx skills add wshobson/agents@rag-implementation -g -y
```

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### 🥈 次选推荐：`wshobson/agents@embedding-strategies`

**符合用户原则：**
- ✅ **国产优先** - ⭐⭐⭐ 支持多种模型选择
- ✅ **低成本** - ⭐⭐⭐⭐ 提供本地模型方案
- ✅ **小步快跑** - ⭐⭐⭐⭐⭐ 提供代码模板
- ✅ **性价比高** - ⭐⭐⭐⭐⭐ 3.1K 安装数

**核心功能：**
- Embedding 模型对比表（2026 最新）
- Embedding Pipeline 架构
- Voyage AI/OpenAI/本地模型三种模板
- 维度缩减（Matryoshka）
- 多语言支持

**安装命令：**
```bash
npx skills add wshobson/agents@embedding-strategies -g -y
```

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### 🥉 轻量级推荐：`rjyo/memory-search@memory`

**符合用户原则：**
- ✅ **国产优先** - ⭐⭐ 未知（需进一步检查）
- ✅ **低成本** - ⭐⭐⭐⭐⭐ 完全免费，本地运行
- ✅ **小步快跑** - ⭐⭐⭐⭐⭐ 无需配置，开箱即用
- ✅ **性价比高** - ⭐⭐⭐⭐ 53 安装数，专注记忆搜索

**核心功能：**
- 混合搜索记忆系统（语义搜索）
- MEMORY.md + 每日笔记结构
- 自动向量化 + 搜索
- 无需外部 API，本地运行

**适用场景：**
- 项目记忆管理
- 会话笔记语义搜索
- 轻量级 RAG 需求

**安装命令：**
```bash
npx skills add rjyo/memory-search@memory -g -y
```

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### 🐘 本地部署推荐：`existential-birds/beagle@sqlite-vec`

**符合用户原则：**
- ✅ **国产优先** - ⭐⭐ 未知
- ✅ **低成本** - ⭐⭐⭐⭐⭐ 完全免费，SQLite 扩展
- ✅ **小步快跑** - ⭐⭐⭐⭐ 轻量级，易部署
- ✅ **性价比高** - ⭐⭐⭐⭐ 76 安装数

**核心功能：**
- SQLite 向量搜索扩展
- 无需外部向量数据库
- 支持 float32/int8/二进制向量
- 支持元数据过滤
- KNN 查询

**适用场景：**
- 本地开发测试
- 小型项目
- 不想依赖外部服务

**安装命令：**
```bash
npx skills add existential-birds/beagle@sqlite-vec -g -y
```

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## 4️⃣ LanceDB 专用技能

### ⚠️ 发现：`poletron/custom-rules@lancedb`

**安装数：** 15  
**功能：** LanceDB 使用指南/最佳实践

**内容：**
- 表创建模式
- 向量搜索示例
- 决策树（语义搜索/精确匹配/混合搜索）

**评估：**
- ❌ 安装数较低（15）
- ❌ 内容较简单（仅使用指南）
- ✅ 直接支持 LanceDB

**安装命令：**
```bash
npx skills add poletron/custom-rules@lancedb -g -y
```

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## 5️⃣ 未找到内容

### ❌ 未找到以下技能：
- **阿里云 Embedding 专用技能** - 没有找到直接支持阿里云 DashScope Embedding 的技能
- **LanceDB + OpenClaw 深度集成技能** - 仅有简单的使用指南
- **国产向量数据库技能** - 没有找到支持 Milvus/Zilliz 的技能

### 💡 建议：
如果需要阿里云 Embedding 集成，可能需要：
1. 使用 `wshobson/agents@embedding-strategies` 作为基础
2. 自行添加阿里云 DashScope API 配置
3. 或创建自定义技能

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## 6️⃣ 综合评估

### 📊 技能对比矩阵

| 技能 | 功能完整度 | 安装数 | 学习成本 | 配置复杂度 | 推荐指数 |
|------|-----------|--------|---------|-----------|---------|
| `rag-implementation` | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| `embedding-strategies` | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| `memory-search` | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| `sqlite-vec` | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| `lancedb` | ⭐⭐ | ⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |

### 🎯 最终推荐

**如果用户需要完整的 RAG 系统：**
```bash
npx skills add wshobson/agents@rag-implementation -g -y
npx skills add wshobson/agents@embedding-strategies -g -y
```

**如果用户只需要轻量级记忆搜索：**
```bash
npx skills add rjyo/memory-search@memory -g -y
```

**如果用户想要本地部署（无外部依赖）：**
```bash
npx skills add existential-birds/beagle@sqlite-vec -g -y
```

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## 7️⃣ 作者可信度评估

### ✅ 高可信度作者

| 作者 | 技能数 | 总安装数 | 说明 |
|------|--------|---------|------|
| `wshobson` | 2+ | 7K+ | 高质量 Agent 技能，社区认可 |
| `giuseppe-trisciuoglio` | 3+ | 500+ | 开发者工具包系列 |
| `existential-birds` | 1+ | 76 | Beagle 技能系列 |

### ⚠️ 中等可信度作者

| 作者 | 技能数 | 总安装数 | 说明 |
|------|--------|---------|------|
| `rjyo` | 1 | 53 | 记忆搜索专用 |
| `poletron` | 1 | 15 | 自定义规则系列 |

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## 📝 总结

**找到 5 个高度相关的向量搜索技能：**
1. ✅ `wshobson/agents@rag-implementation` (3.9K installs) - **首选**
2. ✅ `wshobson/agents@embedding-strategies` (3.1K installs) - **首选**
3. ✅ `rjyo/memory-search@memory` (53 installs) - 轻量级
4. ✅ `existential-birds/beagle@sqlite-vec` (76 installs) - 本地部署
5. ✅ `poletron/custom-rules@lancedb` (15 installs) - LanceDB 专用

**未找到：**
- ❌ 阿里云 Embedding 专用技能
- ❌ 国产向量数据库（Milvus/Zilliz）技能

**建议：** 优先安装 `wshobson/agents` 的两个技能，它们提供了最完整的 RAG 和 Embedding 实现指南，社区验证度高。

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_报告生成完成！_ 🦞
