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 фрагментомskill_preview("название-навыка")возвращает структурированный обзор с заголовками и первым предложением каждого разделаskill_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
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

OpenClaw-WebTop: Запуск OpenClaw с Ollama и Ubuntu Desktop в GitHub Codespaces
OpenClaw-WebTop предоставляет возможность запустить полный экземпляр OpenClaw с Ollama и рабочим столом Ubuntu MATE прямо в браузере с использованием GitHub Codespaces, без необходимости локальной установки Docker или VPS.

Semble: Поиск кода для ИИ-агентов, использующий на 98% меньше токенов, чем grep+read
Semble — это библиотека поиска кода с открытым исходным кодом для AI-агентов, которая объединяет статические эмбеддинги Model2Vec с BM25 и работает полностью на CPU. Она индексирует репозиторий за ~250 мс и отвечает на запросы за ~1,5 мс, достигая 0,854 NDCG@10 — 99% качества трансформера с 137 миллионами параметров — при этом используя на 98% меньше токенов, чем grep+read.

Навыки агента HuggingFace: Стандартизированные определения задач ИИ для кодирующих агентов
HuggingFace Skills — это автономные папки с YAML-фронтматером и инструкциями для ИИ-агентов, предназначенные для выполнения конкретных задач машинного обучения, таких как создание наборов данных, обучение моделей и их оценка. Они совместимы с OpenAI Codex, Claude Code от Anthropic, Google Gemini CLI и Cursor.

Claude Code восстановил процесс онбординга SaaS за 6 часов против сметы разработчика на 3 недели, повысив активацию на 13 пунктов
Основатель SaaS стартапа с помощью Claude Code перестроил весь онбординг (регистрация → профиль → первый счет → обучение работе с дашбордом) за 6 часов, заменив оценку разработчика в $4,500 на 3 недели. Коэффициент активации вырос на 13 пунктов — с 35% до 48%.