MCP HubMCP Hub
SKILL·B4C323

hivemind-goals

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

О программе

Этот навык создает и управляет целями, KPI и задачами, записывая файлы в формате Markdown в файловую систему Deeplake по путям `memory/goal/` и `memory/kpi/`. Он активируется, когда пользователи упоминают цели, задачи, вехи или конкретные рабочие элементы, такие как задачи или дела (todos). Навык заменил устаревший CLI-инструмент и теперь обеспечивает единую систему для обработки как высокоуровневых целей, так и конкретных рабочих элементов.

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

Track goals and KPIs as Markdown files inside the Deeplake virtual filesystem. Each file is one row in a dedicated team-shared table — the path encodes the structural metadata, the file body holds the human-readable description.

When to use this skill

Activate when the user expresses any of:

  • "I want to track X / aim for X / track my progress on Y"
  • "add a goal", "add a KPI", "what are my goals?"
  • "mark this as done", "close that goal"
  • "shipping X by Friday", "5 PRs this week", any measurable target
  • "create a task", "add a todo", "remind me to fix X", any work item (the goals system absorbs the old hivemind tasks CLI — there is no separate task store)

For "list my goals" → run ls ~/.deeplake/memory/goal/<userName>/opened/ and ls ~/.deeplake/memory/goal/<userName>/in_progress/. If empty, ask the user if they want to create one.

Path conventions (LEARN THESE)

~/.deeplake/memory/goal/<owner>/<status>/<goal_id>.md
~/.deeplake/memory/kpi/<goal_id>/<kpi_id>.md
  • <owner> — user identifier (use the userName from hivemind whoami or the credentials)
  • <status> — one of opened, in_progress, closed
  • <goal_id> — UUIDv4 you generate at create time
  • <kpi_id> — short slug like k-prs or k-demos

Path encoding is the source of truth. The owner, status, goal_id, and kpi_id come from the path — NOT from the file body. Do NOT write owner/status/goal_id/kpi_id inside the file content.

File body format

Goal file body — plain markdown, free form:

ship the goals-graph feature

Notes: focus on KPI tracking via VFS, no separate CLI.
Due: 2026-05-30.

KPI file body — markdown with a few mandatory key:value lines so the commit-driven auto-progress worker can parse and bump:

PRs merged

- target: 5
- current: 2
- unit: count

The target:, current:, unit: lines must stay on a single line each. The first line is the human-readable name. Anything else is free notes.

Operations

1. Create a new goal

When the user expresses a new goal:

  1. Get the current owner with hivemind whoami (use the userName, e.g. emanuele.fenocchi).
  2. Generate a UUIDv4: uuidgen (do NOT use node -e — Node is not available under the VFS path).
  3. Write the goal file via Bash (Write / Edit are denied on memory paths; only Bash is intercepted and routed to SQL):
    cat > ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/opened/<uuid>.md <<'EOF'
    <goal description here, multiple lines OK>
    EOF
    
    For a single-line goal, echo '<text>' > ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/opened/<uuid>.md is equivalent.
  4. Respond to the user that the goal is created.

Do NOT auto-generate KPIs. A goal is created with zero KPI files by default. Generate KPIs ONLY when the user explicitly asks you to ("aggiungi KPI per …", "add metrics for this goal", "track these metrics: …"). When the user asks, write each KPI as a separate file at ~/.deeplake/memory/kpi/<goal_id>/<kpi-slug>.md with the body format documented above.

1a. Capture a task for later (with resumable context)

Use this 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", "capture this in Hivemind". The value is NOT the one-liner — it's storing enough context to resume cold in a future session without the user re-explaining anything.

Write it via the CLI (not the VFS heredoc) so the row is tagged agent: capture, which separates parked side-tasks 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; agreed to defer until the retry-backoff work lands"
  • Line 1 is the label — keep it short; it's what goal list and the SessionStart banner show.
  • Fill Start here / Files / Branch / Run / Why from the live conversation — you already know the files you just touched and the branch. Include only the lines you can fill; omit the rest. Start here: is the most important — the concrete first action.
  • Pass the whole package as one double-quoted argument (the newlines are preserved into the stored body).
  • Confirm to the user: the label + that it'll resume cleanly next session.

1b. Resume a parked task (automatic context transfer)

When the user says "let's work on that task / that goal", "let's start the <X> task", or "pick up the parked <X>", pull its stored context back into the session and continue — the user should NOT have to re-explain anything.

  1. Find it: hivemind goal list --mine and match the user's reference to a goal_id (by label / topic). If ambiguous, show the candidates and ask which one.
  2. Transfer the context: hivemind goal get <goal_id> prints the full package (Start here / Files / Branch / Run / Why). Read it as your working context — goal list only shows the first line, so always use goal get for the full body.
  3. Flip to in_progress: mv ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/opened/<uuid>.md ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/in_progress/<uuid>.md
  4. Act on it: open the Files:, switch to the Branch: if given, and begin from Start here:. You are now resumed — continue as if the context was never lost. Close it (section 5) when the work is done.

2. List goals

ls ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/opened/
ls ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/in_progress/

Then cat each <uuid>.md to read the body. Optionally ls ~/.deeplake/memory/kpi/<uuid>/ and cat each KPI to surface progress.

3. Edit a goal description

# Read the existing body, then overwrite via Bash heredoc. Edit / Write
# tools are denied on memory paths in claude-code (the hook can only
# rewrite Bash). The VFS handles version-bumping — every overwrite
# produces a fresh row in the hivemind_goals table.
cat ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/opened/<uuid>.md   # read current
cat > ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/opened/<uuid>.md <<'EOF'
<new body here>
EOF

4. Move a goal to in_progress

mv ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/opened/<uuid>.md ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/in_progress/<uuid>.md

mv between status folders is an atomic version-bump. The file body carries over unchanged.

5. Close a goal

Two equivalent ways:

# Explicit mv to closed (recommended — clearest intent)
mv ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/in_progress/<uuid>.md ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/closed/<uuid>.md

# Or: rm (the VFS interprets rm on a goal path as a soft-close)
rm ~/.deeplake/memory/goal/<owner>/opened/<uuid>.md

Important: rm does NOT actually delete the goal. It is a soft-close — the VFS writes a new version with status=closed. The goal remains in the team-shared table for audit. There is no hard-delete in v1.

6. Add a KPI manually

cat > ~/.deeplake/memory/kpi/<uuid>/<kpi-slug>.md <<'EOF'
<KPI name>

- target: <N>
- current: 0
- unit: <unit>
EOF

7. Record progress on a KPI

Read the KPI file, increment the current: line, write it back via Bash. The Edit tool is denied on memory paths — overwrite the full file via heredoc:

cat ~/.deeplake/memory/kpi/<uuid>/<kpi-slug>.md   # read current
cat > ~/.deeplake/memory/kpi/<uuid>/<kpi-slug>.md <<'EOF'
<KPI name>

- target: 5
- current: 3
- unit: count
EOF

A surgical sed -i 's/^- current: .*/- current: 3/' also works since sed is an allowed builtin under the VFS path.

8. Reassign a goal (transfer ownership)

mv ~/.deeplake/memory/goal/<old-owner>/<status>/<uuid>.md ~/.deeplake/memory/goal/<new-owner>/<status>/<uuid>.md

Goal ownership lives in the path. KPI files do NOT have an owner segment — they are linked to the goal by <uuid>, so they need no change when a goal is reassigned.

Constraints — DO NOT do these

  • Do NOT put owner, status, goal_id, or kpi_id inside the file body. The path is the source of truth — duplicating in the body causes drift.
  • Do NOT use status values other than opened, in_progress, closed.
  • Do NOT rename the goal_id (the UUID in the filename) via mv. The VFS rejects goal_id renames.
  • Do NOT block on the KPI generator subprocess — always spawn it detached (nohup … &).

Auto-progress from git commit

A PostToolUse hook listens for git commit. When it fires, it spawns the agent's native LLM in the background with the commit diff + the list of the current user's open goals. The LLM reads each goal + its KPIs, judges whether the commit advanced any KPI, and edits the relevant KPI file to bump current:. This is fire-and-forget; the user does not block on it.

To disable globally: HIVEMIND_AUTO_KPI_FROM_COMMITS=false.

Team visibility

Every write goes to a team-shared table on Deeplake (hivemind_goals or hivemind_kpis). Other team members see your goals in their SessionStart context and via direct ls / cat on the same paths in their own VFS. No explicit sharing step needed.

GitHub репозиторий

activeloopai/hivemind
Путь: harnesses/claude-code/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