【工具自荐】Vexor：基于向量嵌入的本地文件语义搜索工具，支持 CLI 与桌面端

[scarletkc]

项目地址： https://github.com/scarletkc/vexor

1. 解决的痛点
在面对数以千计的本地文档或代码文件时，传统的关键词搜索（如 grep 或 ripgrep）往往需要你精准记住某个词。如果你只记得“关于那个数据库连接配置的描述”而没记住具体字段名，传统工具就无能为力了。Vexor 通过向量嵌入技术实现语义搜索，让你用自然语言就能找到目标文件 。

2. 主要功能特性

• 语义搜索：支持自然语言查询，不再局限于关键词匹配 。
• 多端支持：提供极致高效的 CLI 工具和直观的桌面应用（Desktop App） 。
• 隐私与本地化：支持使用本地模型进行离线索引和搜索，确保数据隐私 。
• 云端接入：内置对 Gemini、OpenAI 等多种主流 Embeddings 提供商的支持 。
• AI Agent 增强：特别集成了针对 Claude Code 等 AI 助手的 Skill 插件，让 AI Agent 能直接“读懂”你的本地文件库 。

3. 为什么选择 Vexor？
相比于其他重量级的知识库工具，Vexor 更加轻量且开发者友好。它支持通过简单的命令行进行引导式配置，并提供了极简的 Python API 方便集成到自己的自动化脚本中 。

4. 快速上手

# 安装
pip install vexor

# 引导式配置 API Key 和模型
vexor init

# 搜索当前目录
vexor "配置数据库连接池"

欢迎感兴趣的朋友试用、提交 Issue 或 PR，如果觉得好用也欢迎点个 Star 支持一下！

vexor.mp4