について
このスキルは、センテンストランスフォーマーモデルを使用してテキストの意味的埋め込みを計算し、コサイン距離またはユークリッド距離による文間の意味的類似性の測定を可能にします。テキストの意味比較、クラスタリング、アプリケーション内での意味的検索などのタスクを目的として設計されています。開発者はこれを用いて、異なるテキスト間の関連性の近さを分析・定量化することができます。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add mattnigh/skills_collection -a claude-code/plugin add https://github.com/mattnigh/skills_collectiongit clone https://github.com/mattnigh/skills_collection.git ~/.claude/skills/embeddingsこのコマンドをClaude Codeにコピー＆ペーストしてスキルをインストールします
GitHub リポジトリ
よくある質問
embeddings Skillとは何ですか？
embeddings はmattnigh が作成した Claude Skillです。Skillは、Claudeが必要に応じて読み込む指示とリソースをまとめ、追加の指示なしで embeddings に関連するタスクを実行できるようにします。
embeddings をインストールするには？
このページのインストールコマンドを使用してください。embeddings をプラグインとして Claude Code に追加するか、リポジトリを skills ディレクトリにクローンし、Claudeを再起動してSkillを読み込みます。
embeddings はどのカテゴリに属しますか？
embeddings は その他 カテゴリに属します。
embeddings は無料で利用できますか？
はい。embeddings は AIMCP に掲載されており、無料でインストールできます。
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