AMAP-ML/SkillClaw

SkillClaw – LLMエージェントのための集団的スキル進化

何であるか – SkillClawは、LLMベースのエージェント（例：Hermes、Codex、Claude Code、QwenPaw、OpenClawなど）とLLM APIの間に位置するオープンソースシステムです。すべての相互作用を記録し、スキル（再利用可能なコードスニペット、プロンプト、知識）を抽出し、重複を排除して継続的に改善します。その結果、あなたとチームメートがエージェントを使用するたびに自動的に成長する共有スキルライブラリが得られます。

なぜ重要か – 現代のLLMエージェントはしばしば一時的な「知識」を蓄積しますが、それらは再利用されません。SkillClawは、その偶然の学習を構造的でバージョン管理されたスキルストアに変換し、以下に共有可能になります：

• 同じマシン上の複数のエージェント、
• 異なるデバイス上の同じエージェント、
• 共通プロジェクトに取り組むチーム全体。

コアコンポーネント

コンポーネント	役割
クライアントプロキシ (skillclaw)	OpenAI /v1/chat/completionsエンドポイントを模倣するローカルHTTPプロキシ。リクエストをインターセプトし、セッションアーティファクトをログに記録し、エージェントに現在のスキルライブラリを提供します。
進化サーバー (skillclaw-evolve-server)	オプションのバックグラウンドサービス。ログされたセッションを読み取り、3段階のLLMパイプライン（要約 → 集約 → 実行）またはOpenClaw駆動のエージェントワークスペースを実行し、更新された SKILL.md ファイルを書き戻します。
ストレージレイヤー	ファイルシステム、Alibaba OSS、またはS3。クライアントとサーバーはこの共有ストレージを通じてのみ通信するため、デプロイが柔軟です（ローカルのみ、リモートVM、またはクラウドバケット）。

使い方

1. インストール – macOS/Linux用ワンライナーインストーラ（bash scripts/install_skillclaw.sh）またはWindows用手動 pip -e インストール。
2. 設定 – skillclaw setup を実行。ウィザードがLLMプロバイダー、モデル、スキルの保存場所、（オプションで）自動設定するエージェント（Hermes、Codexなど）を尋ねます。
3. プロキシの起動 – skillclaw start --daemon。デフォルトでポート30000でリッスンし、エージェントの設定を http://127.0.0.1:30000 を指すようにリライトします。
4. 通常通りチャット – エージェントはプロキシ経由でLLMとやり取りします。SkillClawは静かにセッションを記録し、ローカルのスキルディレクトリを更新します。
5. （オプション）進化サーバーの実行 – skillclaw-evolve-server --use-skillclaw-config … を実行して、記録されたセッションを洗練されたスキルに自動変換します。チームでは、すべてのクライアントが同じOSS/S3バケットを指す単一のサーバーを実行します。

主な機能

• ゼロエフォート進化 – 初期設定後、追加コマンドなしでスキルがバックグラウンドで改善されます。
• 自動重複排除＆バージョン管理 – 同じまたは重複するスキルは統合され、各バージョンは SKILL.md として変更履歴とともに保存されます。
• 広範なエージェント互換性 – Hermes、OpenClaw、QwenPaw、IronClaw、PicoClaw、ZeroClaw、Codex、Claude Code、およびすべてのOpenAI互換APIに対応するネイティブ統合。
• デバイス間・ユーザー間共有 – スキルライブラリをOSS/S3（または共有ローカルフォルダ）に保存することで、自宅から職場へ、チーム全体で知識を共有できます。
• ダッシュボード – skillclaw dashboard sync/serve はローカルWeb UIを提供し、スキルを閲覧、バージョン履歴を確認、セッショントレースを検査できます。
• 検証ワーカー – オプションのバックグラウンド検証者。共有ストアに公開される前に候補スキルをレビューします。
• 拡張可能なエンジン – workflow（固定LLMパイプライン）または agent（OpenClaw駆動のワークスペース）によるスキル生成。

一般的なワークフロー

• 個人開発者：クライアントをインストールし、プロキシを起動。オプションでローカルの進化サーバーを開始。チャットごとに個人のスキルライブラリが賢くなります。
• エンジニアチーム：クラウドVM上で1つの進化サーバーを実行。全メンバーが同じOSSバケットを指すクライアントを設定。アリスがデプロイバグを解決すると、生成されたスキルはボブ、カロルなどに即座に利用可能になります。
• マルチエージェント構成：HermesでフロントエンドUI、Codexでコード生成、QwenPawでデータ分析を実行。SkillClawは各エージェントが発見したスキルを統合し、フロントエンドがバックエンドのインサイトを活用できるようにします。

導入方法（macOS/Linuxの単一ユーザー向けクイックスタート）

git clone https://github.com/AMAP-ML/SkillClaw.git && cd SkillClaw
bash scripts/install_skillclaw.sh
source .venv/bin/activate
skillclaw setup          # プロンプトに答える（デフォルト値でテスト実行も可能）
skillclaw start --daemon
# プロキシの健全性を確認
curl http://127.0.0.1:30000/healthz

これで、サポートされているエージェント（例：hermes chat -m skillclaw-model …）を実行し、~/.hermes/skills の下にスキルライブラリが成長する様子を確認できます。

ドキュメントとコミュニティ

• 論文：arXiv 2604.08377（PDFおよびHugging Face要約はバッジバーにリンク）。
• 中国語README：assets/README_ZH.md。
• リアルタイム討論用WeChatグループ（バッジリンク）。
• ニュースセクションは最新リリースを追跡（例：ダッシュボード、Codex/Claude統合、LongHorizon-Harness）。

ライセンス – MIT。商用プロジェクトや研究プロジェクトに自由に組み込むことができます。

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上記のすべての情報はリポジトリのREADMEから直接取得しており、外部の仮定は一切追加されていません。