swarmvault
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
Рекомендуетсяnpx skills add swarmclawai/swarmclaw -a claude-code/plugin add https://github.com/swarmclawai/swarmclawgit clone https://github.com/swarmclawai/swarmclaw.git ~/.claude/skills/swarmvaultСкопируйте 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 ofcompile.
The vault contract lives in swarmvault.schema.md at the workspace root. The vault config lives in swarmvault.config.json.
Rules
- Read
swarmvault.schema.mdfirst before any compile or query work. It defines categories, naming, freshness rules, and grounding conventions for this specific vault. - Read
wiki/graph/report.mdbefore broad file searching when it exists; otherwise start withwiki/index.md. Both summarize the vault structure so you don't re-scan everything. - Treat
raw/as immutable. Never edit, rename, or delete files there. New sources go throughingest. - Treat
wiki/as compiler-owned. Edits should preserve frontmatter fields exactly:page_id,source_ids,node_ids,freshness,source_hashes. If those drift, the nextcompilewill overwrite or flag the page. - 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.
- Save high-value answers to
wiki/outputs/(use thequeryorexploretools) 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 underraw/.search_pages— full-text search across compiled wiki pages.read_page— read a specific wiki page by itswiki/-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. Passsave: trueto persist the answer towiki/outputs/.
Ingest and maintenance:
ingest_input— add a file path or URL toraw/and register it as a managed source.compile_vault— re-derivewiki/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:
- Call
workspace_infoif you haven't already, then readswarmvault.schema.md. Ifwiki/graph/report.mdorwiki/index.mdexists, skim it. - Use
query_vault(orquery_graph/get_node/shortest_pathfor relational questions). Cite returnedsource_idsandnode_ids. - If the answer reveals a gap, propose
ingest_inputfor the missing source, thencompile_vault. - Save the final answer with
query_vaultsave: trueso it becomes vault content underwiki/outputs/.
For a new source the user mentions:
ingest_inputthe file/URL.compile_vaultto derive new wiki pages, graph, and search index.lint_vaultto check frontmatter and links.- Skim the new pages in
wiki/sources/and confirm provenance.
Boundaries
- Don't run
compileagainst an unreviewed change toswarmvault.schema.md—lintfirst. - Don't promote candidate pages (
wiki/candidates/) towiki/concepts/orwiki/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
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — 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.
cost-optimization
ДругоеЭтот 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.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот 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.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот 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.
