MCP HubMCP Hub
SKILL·11EFE5

hivemind-goals

activeloopai
Actualizado 28 days ago
4 vistas
1,593
105
1,593
Ver en GitHub
Metageneral

Acerca de

Esta habilidad gestiona tanto objetivos de alto nivel como tareas accionables a través del sistema de metas de Hivemind, reemplazando la antigua CLI de tareas. Crea y rastrea metas, KPIs e ítems de trabajo cuando los usuarios mencionan objetivos, hitos o acciones específicas como "arreglar X" o "recordarme que". Los desarrolladores deben utilizar sus herramientas dedicadas (como `hivemind_goal_add`) en lugar de interactuar directamente con el sistema de archivos del host.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add activeloopai/hivemind -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/activeloopai/hivemind
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/activeloopai/hivemind.git ~/.claude/skills/hivemind-goals

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Documentación

Hivemind Goals (openclaw)

OpenClaw exposes purpose-built tools for goals + KPIs. Use them directly — do NOT try to write files via the host filesystem.

Tools

  • hivemind_goal_add({ text }) — create a new goal. Returns goal_id (UUID). Status starts at opened.
  • hivemind_kpi_add({ goal_id, kpi_id, target, unit, name? }) — add a KPI to an existing goal. Only call when the user explicitly asks for KPIs; do NOT auto-generate.
  • hivemind_search({ query }) — search Hivemind shared memory (summaries + sessions). Use this when the user asks "what's already there" before creating a duplicate.
  • hivemind_read({ path }) — read the full content of a specific Hivemind path.
  • hivemind_index({}) — list everything in memory.

Workflow when the user expresses a goal

  1. (Optional) hivemind_search first to surface any existing related goal.
  2. hivemind_goal_add({ text: "<short description>" }) — capture the returned goal_id.
  3. ONLY if the user asks for KPIs: hivemind_kpi_add once per KPI with goal_id + kpi_id (short slug like k-prs) + target (positive int) + unit.
  4. Confirm to the user with the goal_id and that the goal is team-visible.

Capture a task for later (with resumable context)

When the user parks a tangential task mid-session — "save this for later", "remind me to …", "don't let me forget …", "let's do X later" — store enough context to resume cold later, not just a one-liner. Put the full package in the text of hivemind_goal_add:

hivemind_goal_add({ text:
  "Add rate-limiting to the webhook handler\n\n" +
  "Start here: add a per-IP token bucket on the handler entry path\n" +
  "Files: src/webhook/handler.ts:120-160, src/webhook/limits.ts\n" +
  "Branch: feat/webhook-hardening\n" +
  "Run: pnpm test webhook\n" +
  "Why: bursty clients hammer the endpoint; defer until retry-backoff lands" })

Line 1 is the label. Fill Start here / Files / Branch / Run / Why from the conversation; Start here: (the concrete first action) matters most. (OpenClaw's hivemind_goal_add has no provenance flag, so the row is tagged manual — that's fine; the context is what matters.)

Resume a parked task (automatic context transfer)

When the user says "let's work on that task / goal" or "pick up the <X> task":

  1. hivemind_search({ query: "<topic>" }) or hivemind_index({}) to locate the parked goal, then hivemind_read({ path: "memory/goal/<owner>/opened/<goal_id>.md" }) to pull the full context package back.
  2. Read it as your working context and begin from Start here: using the Files / Branch / Run lines — continue as if the context was never lost.

(Status-move tools aren't exposed on OpenClaw, so leave the goal where it is and just resume the work.)

What NOT to do

  • Do NOT write files anywhere under ~/.deeplake/memory/. OpenClaw's runtime does not route filesystem writes to the Deeplake tables — only the hivemind_* tools above do.
  • Do NOT call hivemind_kpi_add unsolicited. Wait for the user to ask.
  • Do NOT use hivemind_search to create anything — it's read-only.

Repositorio GitHub

activeloopai/hivemind
Ruta: harnesses/openclaw/skills/hivemind-goals
0
aiai-agentsai-memoryanthropicartificial-intelligenceclaude
FAQ

Preguntas frecuentes

¿Qué es el Skill hivemind-goals?

hivemind-goals es un Skill de Claude creado por activeloopai. Los Skills agrupan instrucciones y recursos que Claude carga cuando los necesita para realizar tareas relacionadas con hivemind-goals sin indicaciones adicionales.

¿Cómo instalo hivemind-goals?

Usa los comandos de instalación de esta página: añade hivemind-goals a Claude Code como plugin o clona su repositorio en tu directorio de skills y reinicia Claude para cargarlo.

¿A qué categoría pertenece hivemind-goals?

hivemind-goals pertenece a la categoría Meta.

¿Se puede usar hivemind-goals gratis?

Sí. hivemind-goals aparece en AIMCP y se puede instalar gratis.

Habilidades relacionadas

content-collections
Meta

Esta habilidad proporciona una configuración probada en producción para Content Collections, una herramienta centrada en TypeScript que transforma archivos Markdown/MDX en colecciones de datos con tipado seguro mediante validación Zod. Úsala al construir blogs, sitios de documentación o aplicaciones Vite + React con mucho contenido para garantizar seguridad de tipos y validación automática de contenido. Abarca todo, desde la configuración del plugin de Vite y compilación MDX hasta la optimización de despliegue y validación de esquemas.

Ver habilidad
polymarket
Meta

Esta habilidad permite a los desarrolladores crear aplicaciones con la plataforma de mercados de predicción Polymarket, incluyendo la integración de API para operaciones y datos de mercado. También proporciona transmisión de datos en tiempo real a través de WebSocket para monitorear operaciones en vivo y actividad del mercado. Úsela para implementar estrategias de trading o crear herramientas que procesen actualizaciones de mercado en tiempo real.

Ver habilidad
creating-opencode-plugins
Meta

Esta habilidad ayuda a los desarrolladores a crear complementos de OpenCode que se conectan a más de 25 tipos de eventos, como comandos, archivos y operaciones LSP. Proporciona la estructura del complemento, las especificaciones de la API de eventos y los patrones de implementación para módulos en JavaScript/TypeScript. Úsala cuando necesites interceptar, monitorear o extender el ciclo de vida del asistente de IA de OpenCode con lógica personalizada basada en eventos.

Ver habilidad
sglang
Meta

SGLang es un framework de alto rendimiento para el servicio de LLM que se especializa en generación rápida y estructurada para JSON, expresiones regulares y flujos de trabajo de agentes utilizando su caché de prefijos RadixAttention. Ofrece una inferencia significativamente más rápida, especialmente para tareas con prefijos repetidos, lo que lo hace ideal para salidas complejas y estructuradas, y conversaciones multiturno. Elige SGLang sobre alternativas como vLLM cuando necesites decodificación restringida o estés construyendo aplicaciones con uso extensivo de prefijos compartidos.

Ver habilidad