EverMind-AI/SkillCorpus

何を解決するか

SkillCorpusは、エージェントが複雑なタスクを実行するための特定の定型的な知識（procedural knowledge）が不足しているという問題に対処します。モデルの内部知識や手動で維持されるプロンプトだけに頼るのではなく、公開リポジトリから散在するSKILL.mdファイルを、エージェントの実行時にコンテキストに注入できる、整理された検索可能なコーパスへと変換するパイプラインを提供します。

仕組み

このシステムは、ソースレジストリを集約し、安全性とライセンスのゲートを適用し、スキルを16のクラスのタクソノミーに分類し、3つの側面（有用性、堅牢性、安全性）から品質を評価するパイプラインとして動作します。

検索には、2段階のスタックを使用します。候補の想起（recall）のためのバイエンコーダー（Qwen3-Embedding-0.6Bから微調整）と、上位候補をスコアリングするためのリランカー（Qwen3-Reranker-0.6Bから微調整）です。これらのスキルは、2つのモードでエージェントに提供されます。「オンデマンド」（skill_searchツール経由）または「オート」（毎ターン自動検索）。

対象者

• エージェント開発者: 手動のプロンプトエンジニアリングなしに、エージェントの特定の定型的な手順の実行能力を向上させたい開発者。
• カスタムスキルレイヤーを構築している開発者: 独自のスキルコーパスを整理、監査、エクスポートするためのパイプラインを必要とする開発者。
• 研究者: 定型的な知識の検索やエージェントのベンチマークに関心がある研究者。

ハイライト

• マルチプラットフォーム統合: OpenClaw、Hermes、Raven、WorkBuddy、およびDeepSeek Harness用の公式プラグインを提供。
• 精査された知識: ライセンス監査と品質フィルタリングを含み、信頼性が高く安全なエージェントコンテキストを確保。
• 実証された成果: SkillsBench、GDPVal、およびQwenClawBenchなどのベンチマークにおいて、合格率の向上を実証。
• 柔軟なデプロイ: ホスト型API（SkillHub）と、検索モデルのセルフホスティングの両方をサポート。