MCP HubMCP Hub
SKILL·11EFE5

hivemind-goals

activeloopai
Обновлено 27 days ago
4 просмотров
1,591
103
1,591
Посмотреть на GitHub
Метаgeneral

О программе

Этот навык управляет как высокоуровневыми целями, так и практическими задачами через систему целей Hivemind, заменяя устаревший CLI для задач. Он создает и отслеживает цели, KPI и рабочие элементы, когда пользователи упоминают целевые показатели, вехи или конкретные действия, такие как «исправить X» или «напомнить мне о». Разработчикам следует использовать его специализированные инструменты (например, `hivemind_goal_add`) вместо прямого взаимодействия с файловой системой хоста.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add activeloopai/hivemind -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/activeloopai/hivemind
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/activeloopai/hivemind.git ~/.claude/skills/hivemind-goals

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

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.

GitHub репозиторий

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

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill hivemind-goals?

hivemind-goals — это Claude Skill от activeloopai. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с hivemind-goals, без дополнительных запросов.

Как установить hivemind-goals?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте hivemind-goals в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится hivemind-goals?

hivemind-goals относится к категории Мета.

Можно ли использовать hivemind-goals бесплатно?

Да. hivemind-goals размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

content-collections
Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык
sglang
Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык