MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

swarmvault

swarmclawai
Обновлено 6 days ago
560
113
560
Посмотреть на GitHub
Другоеgeneral

О программе

Используйте этот навык при работе с хранилищем знаний SwarmVault для взаимодействия с его структурированной трёхуровневой системой (raw/, wiki/, state/). Он применяет конвенции «сначала схема» через файл `swarmvault.schema.md` и отдаёт приоритет точным графовым запросам вместо широкого поиска для эффективного извлечения знаний.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add swarmclawai/swarmclaw -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/swarmclawai/swarmclaw
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/swarmclawai/swarmclaw.git ~/.claude/skills/swarmvault

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

Документация

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 of compile.

The vault contract lives in swarmvault.schema.md at the workspace root. The vault config lives in swarmvault.config.json.

Rules

  1. Read swarmvault.schema.md first before any compile or query work. It defines categories, naming, freshness rules, and grounding conventions for this specific vault.
  2. Read wiki/graph/report.md before broad file searching when it exists; otherwise start with wiki/index.md. Both summarize the vault structure so you don't re-scan everything.
  3. Treat raw/ as immutable. Never edit, rename, or delete files there. New sources go through ingest.
  4. Treat wiki/ as compiler-owned. Edits should preserve frontmatter fields exactly: page_id, source_ids, node_ids, freshness, source_hashes. If those drift, the next compile will overwrite or flag the page.
  5. 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.
  6. Save high-value answers to wiki/outputs/ (use the query or explore tools) 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 under raw/.
  • search_pages — full-text search across compiled wiki pages.
  • read_page — read a specific wiki page by its wiki/-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. Pass save: true to persist the answer to wiki/outputs/.

Ingest and maintenance:

  • ingest_input — add a file path or URL to raw/ and register it as a managed source.
  • compile_vault — re-derive wiki/ 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:

  1. Call workspace_info if you haven't already, then read swarmvault.schema.md. If wiki/graph/report.md or wiki/index.md exists, skim it.
  2. Use query_vault (or query_graph / get_node / shortest_path for relational questions). Cite returned source_ids and node_ids.
  3. If the answer reveals a gap, propose ingest_input for the missing source, then compile_vault.
  4. Save the final answer with query_vault save: true so it becomes vault content under wiki/outputs/.

For a new source the user mentions:

  1. ingest_input the file/URL.
  2. compile_vault to derive new wiki pages, graph, and search index.
  3. lint_vault to check frontmatter and links.
  4. Skim the new pages in wiki/sources/ and confirm provenance.

Boundaries

  • Don't run compile against an unreviewed change to swarmvault.schema.mdlint first.
  • Don't promote candidate pages (wiki/candidates/) to wiki/concepts/ or wiki/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 репозиторий

swarmclawai/swarmclaw
Путь: skills/swarmvault
0
agent-frameworkagent-memoryagent-runtimeagent-swarmagentsai

Похожие навыки

llamaguard

Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык

cost-optimization

Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык

quantizing-models-bitsandbytes

Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык

dispatching-parallel-agents

Другое

Этот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.

Просмотреть навык