Zurück zu Fähigkeiten

swarmvault

swarmclawai
Aktualisiert 5 days ago
560
113
560
Auf GitHub ansehen
Anderegeneral

Über

Verwenden Sie diese Fähigkeit bei der Arbeit mit einem SwarmVault-Wissensspeicher, um mit dessen strukturiertem Dreischichtensystem (raw/, wiki/, state/) zu interagieren. Sie erzwingt schema-first-Konventionen über `swarmvault.schema.md` und priorisiert präzise Graph-Abfragen gegenüber breiten Suchvorgängen für einen effizienten Wissensabruf.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add swarmclawai/swarmclaw -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/swarmclawai/swarmclaw
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/swarmclawai/swarmclaw.git ~/.claude/skills/swarmvault

Kopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren

Dokumentation

SwarmVault

Use when the agent has a SwarmVault MCP server enabled (transport stdio, command npx -y @swarmvaultai/cli mcp) pointed at a vault directory.

A SwarmVault workspace is a three-layer knowledge system:

  • raw/ — immutable source inputs (PDFs, transcripts, code, emails, URLs, sheets). Never edit.
  • wiki/ — generated markdown owned by the agent and the SwarmVault compiler. Pages carry frontmatter (page_id, source_ids, node_ids, freshness, source_hashes).
  • state/ — generated indexes, graphs, and approvals. Treat as opaque output of compile.

The vault contract lives in swarmvault.schema.md at the workspace root. The vault config lives in swarmvault.config.json.

Rules

  1. Read swarmvault.schema.md first before any compile or query work. It defines categories, naming, freshness rules, and grounding conventions for this specific vault.
  2. Read wiki/graph/report.md before broad file searching when it exists; otherwise start with wiki/index.md. Both summarize the vault structure so you don't re-scan everything.
  3. Treat raw/ as immutable. Never edit, rename, or delete files there. New sources go through ingest.
  4. Treat wiki/ as compiler-owned. Edits should preserve frontmatter fields exactly: page_id, source_ids, node_ids, freshness, source_hashes. If those drift, the next compile will overwrite or flag the page.
  5. Prefer graph queries over grep/glob for "how does X relate to Y" or "what depends on Z" questions. The vault's typed graph is more reliable than text search.
  6. Save high-value answers to wiki/outputs/ (use the query or explore tools) instead of leaving them only in chat. That way they become first-class vault content for next time.

Tool Palette

The SwarmVault MCP server exposes the following tools (names are prefixed by SwarmClaw with mcp_<sanitized server name>_, e.g. mcp_SwarmVault_query_vault). Match the user's intent to the closest tool:

Vault inspection:

  • workspace_info — return current vault paths and high-level counts. Use this first when you've never seen this vault.
  • list_sources — list source manifests under raw/.
  • search_pages — full-text search across compiled wiki pages.
  • read_page — read a specific wiki page by its wiki/-relative path.

Graph (prefer over grep for relational questions):

  • graph_report — machine-readable graph report and trust artifact. Read this before broad searching.
  • query_graph — traverse the graph from search seeds without calling an LLM provider.
  • get_node — explain a graph node, its page, community, neighbors, and group patterns.
  • get_neighbors — neighbors of a node or page target.
  • get_hyperedges — list graph hyperedges, optionally filtered.
  • shortest_path — shortest path between two graph targets.
  • god_nodes — highest-connectivity nodes (the vault's hubs).
  • blast_radius — impact analysis: what depends on this file or module?

Question answering:

  • query_vault — natural-language question against the vault. Returns grounded citations. Pass save: true to persist the answer to wiki/outputs/.

Ingest and maintenance:

  • ingest_input — add a file path or URL to raw/ and register it as a managed source.
  • compile_vault — re-derive wiki/ pages, graph, and search index. Run after ingest, after schema changes, or when freshness is stale.
  • lint_vault — anti-drift and vault health checks.

If the MCP server is unavailable but the agent has a shell or execute tool, the same operations are available via swarmvault <subcommand> (or npx -y @swarmvaultai/cli <subcommand>) with the working directory set to the vault root.

Workflow

For a fresh question against the vault:

  1. Call workspace_info if you haven't already, then read swarmvault.schema.md. If wiki/graph/report.md or wiki/index.md exists, skim it.
  2. Use query_vault (or query_graph / get_node / shortest_path for relational questions). Cite returned source_ids and node_ids.
  3. If the answer reveals a gap, propose ingest_input for the missing source, then compile_vault.
  4. Save the final answer with query_vault save: true so it becomes vault content under wiki/outputs/.

For a new source the user mentions:

  1. ingest_input the file/URL.
  2. compile_vault to derive new wiki pages, graph, and search index.
  3. lint_vault to check frontmatter and links.
  4. Skim the new pages in wiki/sources/ and confirm provenance.

Boundaries

  • Don't run compile against an unreviewed change to swarmvault.schema.mdlint first.
  • Don't promote candidate pages (wiki/candidates/) to wiki/concepts/ or wiki/entities/ without the user's confirmation; the approval flow exists for a reason.
  • Don't push the vault graph to Neo4j or export to Obsidian without an explicit ask.

GitHub Repository

swarmclawai/swarmclaw
Pfad: skills/swarmvault
0
agent-frameworkagent-memoryagent-runtimeagent-swarmagentsai

Verwandte Skills

llamaguard

Andere

LlamaGuard ist Metas 7-8B-Parameter-Modell zur Moderation von LLM-Eingaben und -Ausgaben in sechs Sicherheitskategorien wie Gewalt und Hassrede. Es bietet eine Genauigkeit von 94-95 % und kann mit vLLM, Hugging Face oder Amazon SageMaker eingesetzt werden. Nutzen Sie diese Skill, um Inhaltsfilterung und Sicherheitsguardrails einfach in Ihre KI-Anwendungen zu integrieren.

Skill ansehen

cost-optimization

Andere

Diese Claude Skill unterstützt Entwickler bei der Optimierung von Cloud-Kosten durch Ressourcen-Dimensionierung, Tagging-Strategien und Ausgabenanalysen. Sie bietet einen Rahmen zur Senkung von Cloud-Ausgaben und zur Implementierung von Kosten-Governance für AWS, Azure und GCP. Nutzen Sie sie, wenn Sie Infrastrukturkosten analysieren, Ressourcen richtig dimensionieren oder Budgetvorgaben einhalten müssen.

Skill ansehen

quantizing-models-bitsandbytes

Andere

Diese Fähigkeit quantisiert LLMs auf 8-Bit- oder 4-Bit-Präzision mittels bitsandbytes und erreicht dabei eine Speicherreduzierung von 50–75 % bei minimalem Genauigkeitsverlust. Sie ist ideal für den Betrieb größerer Modelle mit begrenztem GPU-Speicher oder zur Beschleunigung von Inferenzvorgängen und unterstützt Formate wie INT8, NF4 und FP4. Die Fähigkeit integriert sich in HuggingFace Transformers und ermöglicht QLoRA-Training sowie 8-Bit-Optimierer.

Skill ansehen

dispatching-parallel-agents

Andere

Diese Claude-Fähigkeit verteilt mehrere Agenten, um drei oder mehr unabhängige Probleme gleichzeitig zu untersuchen und zu beheben. Sie ist für Szenarien konzipiert, die unabhängige Fehler umfassen, die ohne gemeinsamen Zustand oder Abhängigkeiten gelöst werden können. Die Kernfähigkeit ist die parallele Problemlösung, bei der pro unabhängigem Problembereich ein Agent zugewiesen wird, um die Effizienz zu maximieren.

Skill ansehen