סקיל ל-Claude · מהנדסים

Vexor Semantic Search

חיפוש קבצים לפי משמעות: מתארים מה הקובץ עושה, ו-Vexor מוצא איפה הוא

מאתscarletkc כוכבים בגיטהאב241 סוגכלי שורת פקודה רישיוןMIT עדכון אחרון במאגר27.09.2026 בדיקת התקנהעבדה בבדיקה אוטומטית, 30.09.2026

מה זה Vexor Semantic Search?

Vexor הוא מנוע חיפוש שמוצא קבצים לפי המשמעות שלהם ולא לפי מילים מדויקות, ומגיע עם סקיל ל-Claude Code שמלמד אותו להשתמש בו. כשזוכרים מה הקובץ עושה אבל לא איך קראו לו או איפה שמרו אותו, Vexor מוצא אותו ומחזיר את הקטע הרלוונטי.

בכל עסק מצטברות עם הזמן אלפי תיקיות: הצעות מחיר, חוזים, קבצי מיתוג, מסמכי לקוחות וקוד של אתרים. חיפוש רגיל עובד רק כשזוכרים את המילה המדויקת. Vexor עובד אחרת: מתארים במילים מה מחפשים, למשל "הקובץ עם צבעי המותג של הלקוח מרמת גן", והוא מחזיר את הקבצים הקרובים ביותר במשמעות, עם ציון התאמה, מספרי שורות ותצוגה מקדימה.

מאחורי הקלעים Vexor בונה אינדקס של וקטורים (ייצוג מספרי של משמעות הטקסט) לתיקייה, ושומר אותו לשימוש חוזר. הוא יודע לעבוד עם קבצי קוד, Markdown, PDF, Word ו-PowerPoint, ויש לו כמה מצבי אינדוקס, מחיפוש לפי שם קובץ בלבד ועד פירוק מלא של התוכן. אותו מנוע זמין ככלי שורת פקודה, כספריית Python וכשרת MCP.

ל-Claude Code יש שתי דרכים לחבר אותו: סקיל בשם vexor-cli שמלמד את Claude להריץ את הכלי בטרמינל, או שרת MCP שחושף את החיפוש ככלי מובנה. המפתח ממליץ לבחור אחת מהן ולא את שתיהן. חשוב לדעת שכברירת מחדל Vexor משתמש בשירות חיצוני (OpenAI) כדי להבין את הטקסט, ולכן צריך מפתח API וקטעי טקסט מהקבצים נשלחים לספק. מי שרוצה פרטיות מלאה יכול להגדיר מודל מקומי שעובד בלי אינטרנט.

למי זה מתאים

  • סוכנויות ופרילנסרים עם תיקיות של הרבה לקוחות שמתקשים למצוא קבצים ישנים
  • מפתחים שעובדים על פרויקטים גדולים ורוצים ש-Claude ימצא מהר איפה משהו ממומש
  • בעלי עסקים עם ארכיון מסמכים (PDF, Word, מצגות) שרוצים לחפש לפי תוכן ולא לפי שם
  • מי שרוצה ש-Claude יחסוך זמן וטוקנים בחיפוש בתוך תיקיות, במקום לפתוח קובץ אחרי קובץ

מה הוא עושה

חיפוש לפי משמעות

כותבים תיאור חופשי של מה שמחפשים, ו-Vexor מדרג את הקבצים לפי קרבה במשמעות, גם כשהמילים בקובץ שונות לגמרי מהמילים בשאלה.

אינדוקס אוטומטי

בחיפוש הראשון בתיקייה נבנה אינדקס, ובפעמים הבאות הוא נשמר לשימוש חוזר ומתעדכן לפי שינויים. אפשר גם לבנות אינדקס מראש עם vexor index.

מצבי אינדוקס לפי הצורך

שם קובץ בלבד (הכי מהיר), שורות ראשונות, תקציר מילות מפתח, פירוק קוד חכם, כותרות של מסמכי Markdown, או תוכן מלא לדיוק מקסימלי.

מסמכים ולא רק קוד

מעבר לקבצי טקסט וקוד, Vexor קורא גם PDF, Word ו-PowerPoint, כך שאפשר לחפש בתוך ארכיון של הצעות מחיר או מצגות.

תוצאה עם הקטע עצמו

הדגל --content מחזיר את הטקסט התואם לצד כל תוצאה, כך ש-Claude לא צריך לפתוח את הקובץ בנפרד, וזה חוסך זמן והקשר.

ספקים מרוחקים או מודל מקומי

אפשר לעבוד עם OpenAI, Gemini, Voyage או ספק מותאם, או להתקין מודל מקומי שעובד בלי אינטרנט ובלי מפתח API.

שלוש דרכים לחבר ל-Claude

סקיל שמותקן בפקודה אחת, פלאגין משוק הפלאגינים של הריפו, או שרת MCP עם שני כלים: חיפוש ובניית אינדקס.

דוגמאות שימוש

מה כותבים ל-Claude אחרי ההתקנה, ומה מקבלים.

קובץ המיתוג של לקוח

מה לכתוב
תמצא לי בתיקיית הלקוחות את הקובץ עם צבעי המותג והגופנים של הלקוח שמוכר רהיטים.

מה מקבלים: Claude מריץ חיפוש של Vexor ומחזיר את הקבצים הקרובים ביותר עם ציון התאמה ונתיב מלא, ולרוב גם את הקטע הרלוונטי מתוכם.

סעיף בהצעות מחיר ישנות

מה לכתוב
חפש בתיקיית ההצעות שלי את ההצעה שבה התחייבנו לתחזוקה חודשית של אתר, ותציג לי את הסעיף.

מה מקבלים: רשימה של מסמכי PDF או Word רלוונטיים, עם הקטע שמזכיר תחזוקה חודשית, בלי לפתוח כל קובץ ידנית.

איפה נטענות ההגדרות בקוד

מה לכתוב
באיזה קובץ בפרויקט נטענות הגדרות התשלום? השתמש ב-vexor.

מה מקבלים: הקבצים שמטפלים בטעינת ההגדרות, עם מספרי שורות והקוד התואם, כך ש-Claude יכול לעבור ישר לתיקון.

מסמכים לפי נושא

מה לכתוב
תמצא את כל המסמכים בתיקיית docs שמדברים על מדיניות החזרות, ותסכם בקצרה מה כתוב בכל אחד.

מה מקבלים: רשימת מסמכים מדורגת לפי רלוונטיות וסיכום קצר לכל אחד, על בסיס הקטעים שהחיפוש החזיר.

מה צריך לפני שמתחילים

  • Python 3.10 ומעלה (לא נדרש למי שמוריד את הקובץ המוכן מעמוד ה-Releases)
  • מפתח API של ספק embeddings (OpenAI כברירת מחדל, או Gemini ו-Voyage), או מודל מקומי שמותקן עם vexor[local]
  • בשימוש בספק מרוחק יש עלות לפי השימוש אצל הספק, וקטעי טקסט מהקבצים נשלחים אליו
  • Claude Code, Codex או כל לקוח MCP (Cursor, Windsurf, Zed ועוד)

אין עדיין Claude Code? במדריך הזה יש התקנה צעד אחרי צעד.

מדריך התקנה

איך מתקינים את Vexor Semantic Search.

יש 3 דרכים, ומספיקה אחת מהן. הראשונה הכי פשוטה.

1

הדרך הקלה: מדביקים בצ'אט של Claude Code

פותחים שיחה חדשה ב-Claude Code, מעתיקים את ההודעה ומדביקים. כש-Claude מבקש אישור להריץ, לוחצים Allow.

ההודעה להדבקה
התקן בבקשה את Vexor ואת הסקיל שלו ל-Claude Code עם הפקודה הבאה. אם pip נחסם בגלל סביבת Python מנוהלת, השתמש ב-pipx או ב-uv במקום. את מפתח ה-API אגדיר בעצמי אחר כך עם vexor init:

pip install vexor && vexor install --skills claude && echo "הותקן ✓"
2

דרך הפלאגינים של Claude Code

מקלידים בצ'אט של Claude Code את שתי הפקודות, אחת אחרי השנייה. את שתי הפקודות מקלידים בעצמכם בחלון של Claude Code. הפלאגין מתקין את הסקיל vexor-cli בלבד, ולכן עדיין צריך להתקין את הכלי עצמו עם pip install vexor ולהגדיר ספק עם vexor init.

פקודה 1: הוספת המאגר
/plugin marketplace add scarletkc/vexor
פקודה 2: התקנה
/plugin install vexor@vexor-marketplace
3

בטרמינל, ידנית

למי שמעדיף להריץ בעצמו. מעתיקים לטרמינל ומריצים.

פקודות לטרמינל
pip install vexor
vexor install --skills claude
vexor init
אחרי ההתקנה

מריצים בעצמכם בטרמינל vexor init, אשף הגדרה שמבקש לבחור ספק ולהזין מפתח API (או משתמשים במשתנה הסביבה VEXOR_API_KEY). לעבודה מקומית בלי מפתח ובלי אינטרנט מריצים pip install "vexor[local]" ואחר כך vexor local --setup --model intfloat/multilingual-e5-small. בסוף צריך להפעיל מחדש את Claude Code. מי שמעדיף שרת MCP במקום הסקיל מריץ claude mcp add vexor -- vexor mcp.

איך יודעים שזה עבד
  • מריצים vexor --help ומוודאים שהכלי מותקן
  • מריצים vexor config --show או vexor doctor ובודקים שהספק מוגדר
  • מריצים ls ~/.claude/skills ומוודאים שיש תיקייה בשם vexor-cli
  • בתוך תיקיית פרויקט מריצים vexor "config loader" ובודקים שמתקבלת טבלת תוצאות
עדכון

מריצים pip install -U vexor ואחר כך שוב vexor install --skills claude, כדי שגם הסקיל יתעדכן. מי שהתקין כפלאגין מעדכן דרך /plugin.

הסרה
פקודת הסרה
pip uninstall -y vexor && rm -rf ~/.claude/skills/vexor-cli ~/.vexor

איך משתמשים ביום יום

  1. מבקשים מ-Claude למצוא קובץ לפי מה שהוא עושה, והסקיל vexor-cli נטען לבד. אפשר גם לכתוב במפורש "השתמש ב-vexor".
  2. בחיפוש הראשון בתיקייה נבנה אינדקס, וזה יכול לקחת דקה. החיפושים הבאים מהירים בהרבה.
  3. כדי לצמצם את החיפוש משתמשים בדגלים: הדגל --ext לסוגי קבצים (למשל .md,.pdf), הדגל --path לתיקייה מסוימת והדגל --top למספר התוצאות.
  4. קבצים שלא רוצים לאנדקס מוסיפים לקובץ .vexorignore בתיקיית הפרויקט, בדומה ל-.gitignore.

טיפים שימושיים

  • לפני אינדוקס של תיקייה עם מסמכים רגישים, כמו חוזים או פרטי לקוחות, עברו למודל מקומי, כי בספק מרוחק קטעי טקסט נשלחים החוצה.
  • כשמחפשים שם מדויק של פונקציה או מונח, הפעילו פעם אחת vexor config --rerank hybrid, שמשלב התאמה מילולית עם חיפוש לפי משמעות.
  • בחרו את מצב האינדוקס הזול ביותר שעובד: name לשמות קבצים, outline למסמכים, code לקוד, ו-full רק כשצריך דיוק מקסימלי.
  • בתיקייה גדולה כדאי לבנות אינדקס מראש עם vexor index, כדי שהחיפוש הראשון של Claude לא ייתקע.

תקלות נפוצות

הפקודה vexor לא נמצאת אחרי ההתקנה
מוודאים שתיקיית הסקריפטים של Python נמצאת ב-PATH (למשל ~/.local/bin), או מריצים python -m vexor --help. אפשר גם להתקין עם pipx install vexor.
pip מסרב להתקין עם הודעה על externally-managed-environment
זו הגנה של מערכות מודרניות על ה-Python של המערכת. מתקינים עם pipx install vexor או עם uv, שהריפו מציין שעובדים גם הם.
החיפוש לא מחזיר תוצאות טובות למונח מדויק
מפעילים vexor config --rerank hybrid, ובוחרים מצב אינדוקס עשיר יותר כמו code או full במקום name.
שגיאת מפתח או ספק
מריצים vexor doctor או vexor config --show כדי לראות אילו הגדרות פעילות ומאיפה הן מגיעות, ומגדירים מחדש עם vexor config --set-api-key.

שאלות ותשובות

האם Vexor באמת פרטי?
רק במצב מקומי. כברירת מחדל הוא משתמש בספק מרוחק כמו OpenAI כדי להבין את הטקסט, ולכן קטעים מהקבצים נשלחים אליו. עם vexor[local] ומודל מקומי הכל נשאר במחשב.
כמה זה עולה?
הכלי חינמי תחת רישיון MIT. בספק מרוחק משלמים לספק לפי השימוש, ובמודל מקומי אין עלות מעבר למשאבי המחשב.
מה עדיף, הסקיל או שרת ה-MCP?
המפתח ממליץ לבחור אחד. הסקיל מתאים ל-Claude Code ול-Codex ונותן גישה לכל יכולות הכלי, ושרת ה-MCP מתאים לכל לקוח MCP ויכול לעבוד גם בלי הגדרה מוקדמת בעזרת משתני סביבה.
האם זה עובד עם קבצים בעברית?
הכלי קורא כל טקסט, והאיכות תלויה במודל ה-embeddings. המודל המקומי שהמפתח מציע בהוראות, multilingual-e5-small, הוא מודל רב-לשוני, וספקים מרוחקים כמו OpenAI תומכים בשפות רבות.
האם הפרויקט מתוחזק?
כן. נכון לספטמבר 2026 לריפו יש 241 כוכבים ב-GitHub, והגרסה 0.30.0 יצאה ב-27 בספטמבר 2026. Vexor מופיע גם ברשומה הרשמית של שרתי MCP.

קרדיט ומקור. Vexor Semantic Search נכתב על ידי scarletkc ונמצא ב-scarletkc/vexor ברישיון MIT. את העמוד כתב קורן בן עזרא אחרי בדיקה של המאגר ושל פקודות ההתקנה (29.09.2026). מאגרים מתעדכנים, ולכן אם משהו השתנה, המאגר הוא המקור הקובע.

נתקעתם בהתקנה?

כתבו לי בוואטסאפ, אני קורא הכל ועונה.