EverMind-AI/SkillCorpus

무엇을 해결하는가

SkillCorpus는 에이전트가 복잡한 작업을 수행하는 데 필요한 특정 절차적 지식이 부족한 문제를 해결합니다. 모델의 내부 지식이나 수동으로 관리되는 프롬프트에만 의존하는 대신, 공개 저장소의 흩어져 있는 SKILL.md 파일을 큐레이션되어 검색 가능한 코퍼스로 변환하여 런타임 시 에이전트의 컨텍스트에 주입할 수 있는 파이프라인을 제공합니다.

작동 방식

이 시스템은 소스 레지스트리를 집계하고, 안전 및 라이선스 게이트를 적용하며, 기술을 16개 클래스의 분류 체계로 분류하고, 세 가지 측면(유용성, 견고성, 안전성)에서 품질을 평가하는 파이프라인으로 작동합니다.

검색을 위해 2단계 스택을 사용합니다: 후보군 회상을 위한 바이-인코더(Qwen3-Embedding-0.6B에서 파인튜닝됨)와 상위 후보군의 점수를 매기는 리랭커(Qwen3-Reranker-0.6B에서 파인튜닝됨)입니다. 이러한 기술은 두 가지 모드로 에이전트에게 제공될 수 있습니다: "on demand"(skill_search 도구 사용) 또는 "auto"(매 턴마다 자동 검색).

대상 사용자

• 에이전트 개발자: 수동 프롬프트 엔지니어링 없이 에이전트의 특정 절차 실행 능력을 향상시키고 싶은 개발자.
• 커스텀 기술 레이어를 구축하는 개발자: 자체 기술 코퍼스를 큐레이션, 감사 및 내보내기 위한 파이프라인이 필요한 개발자.
• 연구자: 절차적 지식 검색 및 에이전트 벤치마킹에 관심이 있는 연구자.

주요 특징

• 멀티 플랫폼 통합: OpenClaw, Hermes, Raven, WorkBuddy, DeepSeek Harness를 위한 공식 플러그인을 제공합니다.
• 검증된 지식: 신뢰할 수 있고 안전한 에이전트 컨텍스트를 보장하기 위해 라이선스 감사 및 품질 필터링을 포함합니다. -- 입증된 성능 향상: SkillsBench, GDPVal, QwenClawBench와 같은 벤치마크에서 향상된 통과율을 보여줍니다.
• 유연한 배포: 호스팅된 API(SkillHub)와 검색 모델의 셀프 호스팅을 모두 지원합니다.