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intelligence-transfer

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github.com/ruvnetエージェントワークフロー80.0k683 回インストール今日更新
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intelligence-transfer について

intelligence-transfer は、IPFS を介してプロジェクトやマシン間で学習済みパターンを共有するスキルです。ローカルの公開、他者のパターンの取得と統合、別プロジェクトのパターンのミラーに対応し、パターンは既定で公開されます。

主な機能

  1. 01パターンを IPFS に公開
  2. 02CID を指定してパターンを取得
  3. 03パターンをローカル状態に統合
  4. 04別プロジェクトのパターンをミラー
  5. 05新しさに基づく競合解決

活用シーン

  1. 01既存パターンで新規プロジェクトを開始
  2. 02学習の節目に成果を共有
  3. 03回帰のデバッグ時にパターンを比較

MCP 対応

MCP ツールを呼び出してパターンを確認し、IPFS との間で転送します。このスキルが転送するのはインテリジェンス側のパターンであり、AgentDB の行データではありません。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill intelligence-transfer

インストール後、Claude Code で/intelligence-transferを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

インテリジェンス転送

IPFS を介したプロジェクト間のパターン共有です。別のプロジェクトや別のマシンで、このプロジェクトがすでに学習したパターンを取得して適用できます。

これが存在する理由

学習のほとんどはプロジェクト内で完結します。hooks_transfer はその制約を回避する手段です。パターンを IPFS に公開して CID を共有すれば、どのピアでも取り込めます。「エージェントが学習した内容のデプロイ成果物」に相当します。

前提条件

# Required env var (or equivalent endpoint config)
echo $PINATA_API_JWT

設定されていない場合、hooks_transfer は success: false と error: "PINATA_API_JWT not configured" を含む構造化レスポンスを返します。このスキルを実行する前に設定してください。

ワークフロー

現在のプロジェクトのパターンを公開する
# Inspect what's stored locally first
mcp tool call neural_patterns --json -- '{"list": true}'

# Publish to IPFS — returns a CID
mcp tool call hooks_transfer --json -- '{"action": "store"}'

レスポンスには IPFS CID が含まれます。保存して、パターンが必要なピアと共有してください。

ピアのパターンを取得して適用する
# Pull a CID and apply locally
mcp tool call hooks_transfer --json -- '{"action": "load", "cid": "QmXyz..."}'

# Verify they landed
mcp tool call hooks_intelligence_pattern-search --json -- '{"query": "<test>", "limit": 5}'

パターンはローカルの状態に統合され、置き換えられることはありません。競合は新しさを基準に解決されます(新しいものが優先されます)。

プロジェクト全体のパターンをミラーリングする
# Read patterns from a sibling project on disk and republish under a new CID
mcp tool call hooks_transfer --json -- '{"action": "from-project", "source": "/path/to/peer-project"}'

モノレポや関連プロジェクト群にまたがる学習内容を集約するのに便利です。

このスキルを使用するタイミング

  • 新しいプロジェクトを開始する前 — 親プロジェクトから関連するパターンを取得し、新しいプロジェクトのエージェントが何もない状態からではなく、既存の知識をもとに開始できるようにします。
  • 大きな学習の節目の後 — 他のプロジェクトにも役立つよう、公開します。
  • リグレッションのデバッグ時 — 既知の正常なパターンセットを取得して比較します。

使用しない場合

  • 毎日 — 負荷の大きい処理です。ローカルで同等の操作を行うには agentdb_consolidate を使用します。
  • 機密性の高いパターンの場合 — IPFS はデフォルトで公開です。Pinata のピン留めを行っても、パターンは非公開になりません。公開前に個人情報を除去してください(まず aidefence_has_pii を使用します)。

注意事項

  • IPFS CID はコンテンツアドレス方式です。同じパターンセットを再公開すると、同じ CID が得られます。
  • パターンは JSON として保存され、埋め込みハッシュとメタデータのみが含まれます。生のテキストは含まれません。デコードには、パターンの生成に使用したものと同じ SONA / MicroLoRA アダプターバージョンが必要です。
  • このスキルは AgentDB の行を公開しません。対象はインテリジェンス側のパターンのみです。メモリ全体を移行するには、agentdb_* エクスポートツールを使用してください(ここでは対象外です)。

関連項目

  • ruflo-agentdb ADR-0001 §「Namespace convention」 — この転送が読み取る pattern 名前空間を定義します
  • neural-train スキル — このスキルが転送するパターンを生成します

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