hivemind-goals
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
Рекомендуетсяnpx skills add activeloopai/hivemind -a claude-code/plugin add https://github.com/activeloopai/hivemindgit clone https://github.com/activeloopai/hivemind.git ~/.claude/skills/hivemind-goalsСкопируйте 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. Returnsgoal_id(UUID). Status starts atopened.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
- (Optional)
hivemind_searchfirst to surface any existing related goal. hivemind_goal_add({ text: "<short description>" })— capture the returnedgoal_id.- ONLY if the user asks for KPIs:
hivemind_kpi_addonce per KPI withgoal_id+kpi_id(short slug likek-prs) +target(positive int) +unit. - 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":
hivemind_search({ query: "<topic>" })orhivemind_index({})to locate the parked goal, thenhivemind_read({ path: "memory/goal/<owner>/opened/<goal_id>.md" })to pull the full context package back.- Read it as your working context and begin from
Start here:using theFiles/Branch/Runlines — 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 thehivemind_*tools above do. - Do NOT call
hivemind_kpi_addunsolicited. Wait for the user to ask. - Do NOT use
hivemind_searchto create anything — it's read-only.
GitHub репозиторий
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
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.
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.
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.
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.
