skill-depot: Локальная система памяти и навыков для AI-агентов, совместимых с MCP

Что делает skill-depot

skill-depot решает проблему накопления навыков и знаний ИИ-агентов в разрозненных каталогах. Вместо того чтобы загружать всё в контекст (тратя токены) или не загружать ничего (забывая изученный материал), система предоставляет механизм поиска, который хранит знания агента в виде файлов Markdown и использует векторные эмбеддинги для семантического поиска и выборочной загрузки только релевантной информации.

Как это работает

Агенты взаимодействуют с skill-depot через три уровня детализации:

• skill_search("запрос") возвращает результаты поиска с названием, оценкой и фрагментом
• skill_preview("название-навыка") возвращает структурированный обзор с заголовками и первым предложением каждого раздела
• skill_read("название-навыка") возвращает полное содержимое Markdown

Инструмент skill_learn позволяет агентам создавать или дополнять знания на лету, возвращая действия типа "создано" или "дополнено" с объединёнными тегами.

Техническая реализация

• Эмбеддинги: Использует локальную трансформерную модель all-MiniLM-L6-v2 через ONNX (384-мерные векторы, ~80 МБ однократная загрузка)
• Хранилище: SQLite + sqlite-vec для векторного поиска
• Резервный вариант: Поиск по частоте терминов BM25, когда модель недоступна
• Протокол: MCP с 9 инструментами (поиск, предпросмотр, чтение, обучение, сохранение, обновление, удаление, переиндексация, список)
• Формат: Стандартный Markdown + YAML frontmatter (тот же формат, что используют Claude Code и Codex)

Настройка и сценарии использования

Настройка проста: npx skill-depot init. Инструмент разработан для локальной работы без конфигурации, нативного использования с MCP без необходимости управления API-ключами, запуска сервера или привязки к фреймворку. Компромисс — более узкая область применения: система не управляет сессиями и не извлекает память автоматически (пока).

Сравнение с другими инструментами

• mem0: Хорош для управляемого слоя памяти с отполированным API, но зависит от облака
• OpenViking: Полноценная база данных контекста с управлением сессиями, памятью разных типов и автоматическим извлечением из диалогов
• Модули памяти LangChain/LlamaIndex: Надёжны, если вы уже в этих экосистемах

Планы на будущее

Разработчик рассматривает возможность добавления:

• Типов памяти (разделение навыков, воспоминаний и ресурсов)
• Дедупликации для обнаружения почти одинаковых записей
• TTL/срока действия для автоматической очистки временных знаний
• Оценки достоверности, где воспоминания, подкреплённые в нескольких сессиях, получают более высокий рейтинг