MCP HubMCP Hub
SKILL·61805A

hivemind-goals

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

О программе

Этот навык обрабатывает как командные цели/KPI, так и индивидуальные задачи через CLI `hivemind`, заменяя устаревшую систему задач. Используйте его, когда пользователи упоминают цели, вехи или любые рабочие элементы, требующие действий. Для работы требуется исключительно выполнение через CLI — запись в файлы не синхронизируется с общим командным хранилищем.

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 — CLI only (Hermes)

⚠️ CRITICAL: On this runtime (Hermes), you MUST use the hivemind shell CLI for goals + KPIs. DO NOT use write_file on ~/.deeplake/memory/goal/... paths — those writes go to the local filesystem and never reach the team-shared hivemind_goals table. Other team members will NOT see them.

The hivemind-memory skill describes a generic memory layout — it does NOT apply to goals/KPIs. For goals/KPIs, use the CLI below.

Commands (invoke via terminal tool)

hivemind goal add "<text>"                                  # create goal, prints goal_id
hivemind goal list [--mine|--all]                           # list (default --mine)
hivemind goal done <goal_id>                                # mark closed
hivemind goal progress <goal_id> <opened|in_progress|closed>

hivemind kpi add <goal_id> <kpi_id> <target> <unit> [name]  # add KPI to goal
hivemind kpi list <goal_id>                                 # list KPIs for goal
hivemind kpi bump <goal_id> <kpi_id> <delta>                # increment current (int)

Workflow when the user expresses a goal

  1. hivemind goal add "<short description>" — capture stdout, that's the goal_id (UUID).
  2. If the user explicitly asks for KPIs: hivemind kpi add <goal_id> <slug> <target> <unit> per KPI.
  3. Tell the user the goal_id and that it is now team-visible in Deeplake.

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. Tag it --agent capture so parked side-tasks are separable from hand-made goals:

hivemind goal add --agent capture "Add rate-limiting to the webhook handler

Start here: add a per-IP token bucket on the handler entry path
Files: src/webhook/handler.ts:120-160, src/webhook/limits.ts
Branch: feat/webhook-hardening
Run: pnpm test webhook
Why: bursty clients hammer the endpoint; defer until retry-backoff lands"

Line 1 is the label (what goal list shows). Fill Start here / Files / Branch / Run / Why from the conversation; Start here: matters most. Pass the whole package as one double-quoted argument so the newlines are preserved.

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 goal list --mine — match the user's reference to a goal_id.
  2. hivemind goal get <goal_id> — prints the full package (goal list shows only the first line, so always use goal get). Read it as your working context.
  3. hivemind goal progress <goal_id> in_progress — mark it started.
  4. Begin from Start here: using the Files / Branch / Run lines. Continue as if the context was never lost.

What NOT to do

  • Do NOT call write_file on any path under ~/.deeplake/memory/goal/ or ~/.deeplake/memory/kpi/.
  • Do NOT do mkdir / cat > to create those files manually via terminal.
  • Do NOT auto-generate KPIs unless the user explicitly asks.

If the user wants to inspect goals you created, run hivemind goal list --mine (terminal) and present the output.

GitHub репозиторий

activeloopai/hivemind
Путь: harnesses/hermes/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