SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/bidewio/better-openclaw --skill milvus-vectors명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Interact with Hermes Agent's OpenAI-compatible API for multi-model conversations, skill management, and scheduled tasks
Generate and manage Docker Compose stacks via the better-openclaw API
Deploy and manage a self-hosted Tailscale control server (Headscale) for zero-trust private networking and secure access to your stack.
| name | milvus-vectors |
| description | Scalable vector database with Milvus |
| version | 1.0.0 |
| tags | ["ai","vectors","database","embeddings","search"] |
Milvus is a purpose-built vector database for AI applications, capable of handling billions of vectors with sub-second search.
| Variable | Description |
|---|---|
{{MILVUS_HOST}} | Milvus server host |
{{MILVUS_PORT}} | Milvus server port (default: 19530) |
python3 -c "
from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType
connections.connect(host='{{MILVUS_HOST}}', port='{{MILVUS_PORT}}')
fields = [
FieldSchema('id', DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
FieldSchema('embedding', DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768)
]
schema = CollectionSchema(fields)
col = Collection('my_collection', schema)
print('Collection created:', col.name)
"