swarmvault
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
Empfohlennpx skills add swarmclawai/swarmclaw -a claude-code/plugin add https://github.com/swarmclawai/swarmclawgit clone https://github.com/swarmclawai/swarmclaw.git ~/.claude/skills/swarmvaultKopieren 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 ofcompile.
The vault contract lives in swarmvault.schema.md at the workspace root. The vault config lives in swarmvault.config.json.
Rules
- Read
swarmvault.schema.mdfirst before any compile or query work. It defines categories, naming, freshness rules, and grounding conventions for this specific vault. - Read
wiki/graph/report.mdbefore broad file searching when it exists; otherwise start withwiki/index.md. Both summarize the vault structure so you don't re-scan everything. - Treat
raw/as immutable. Never edit, rename, or delete files there. New sources go throughingest. - Treat
wiki/as compiler-owned. Edits should preserve frontmatter fields exactly:page_id,source_ids,node_ids,freshness,source_hashes. If those drift, the nextcompilewill overwrite or flag the page. - 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.
- Save high-value answers to
wiki/outputs/(use thequeryorexploretools) 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 underraw/.search_pages— full-text search across compiled wiki pages.read_page— read a specific wiki page by itswiki/-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. Passsave: trueto persist the answer towiki/outputs/.
Ingest and maintenance:
ingest_input— add a file path or URL toraw/and register it as a managed source.compile_vault— re-derivewiki/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:
- Call
workspace_infoif you haven't already, then readswarmvault.schema.md. Ifwiki/graph/report.mdorwiki/index.mdexists, skim it. - Use
query_vault(orquery_graph/get_node/shortest_pathfor relational questions). Cite returnedsource_idsandnode_ids. - If the answer reveals a gap, propose
ingest_inputfor the missing source, thencompile_vault. - Save the final answer with
query_vaultsave: trueso it becomes vault content underwiki/outputs/.
For a new source the user mentions:
ingest_inputthe file/URL.compile_vaultto derive new wiki pages, graph, and search index.lint_vaultto check frontmatter and links.- Skim the new pages in
wiki/sources/and confirm provenance.
Boundaries
- Don't run
compileagainst an unreviewed change toswarmvault.schema.md—lintfirst. - Don't promote candidate pages (
wiki/candidates/) towiki/concepts/orwiki/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
Verwandte Skills
llamaguard
AndereLlamaGuard 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.
cost-optimization
AndereDiese 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.
quantizing-models-bitsandbytes
AndereDiese 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.
dispatching-parallel-agents
AndereDiese 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.
