Repolode
Enviar
AMAP-ML

AMAP-ML/SkillClaw

Un proxy de API local para agentes de IA que registra sesiones y hace evolucionar bibliotecas de skills compartidas entre usuarios, agentes y dispositivos.

Ver en GitHub
Estrellas
2,721
Forks
270
Issues abiertos
29
Último commit
anteayer

¿Qué es?

SkillClaw actúa como proxy local compatible con OpenAI entre un agente de IA y su proveedor de LLM. Captura artefactos de sesiones de interacciones reales, gestiona una biblioteca local de skills en formato SKILL.md y permite que el agente siga mejorando sus skills sin esfuerzo adicional por parte del usuario.

El sistema tiene dos partes. El proxy cliente se ejecuta en cada máquina y basta para el uso individual. Un servidor opcional de evolución lee los datos de sesión desde un almacenamiento compartido (un directorio local, Alibaba OSS o S3), deduplica y mejora las skills mediante un workflow o un motor de agentes, y guarda los resultados para que todos los clientes de un grupo reciban las mismas actualizaciones.

Se integra con Hermes, OpenClaw, Codex, Claude Code, QwenPaw, IronClaw, PicoClaw, ZeroClaw, NanoClaw y NemoClaw, y funciona con cualquier API compatible con OpenAI. Un dashboard local muestra las skills, los trabajos de validación, el historial de versiones y los rastros de sesiones.

Funciones clave

  • 01Proxy local que expone los endpoints /v1/chat/completions y /v1/messages para agentes.
  • 02Registra artefactos de sesiones y gestiona una biblioteca local de skills en formato SKILL.md.
  • 03Servidor opcional de evolución que deduplica y mejora skills a partir de datos de sesión compartidos.
  • 04Almacenamiento compartido mediante un directorio local, Alibaba OSS o S3, con espacios de nombres por grupo.
  • 05Paso de validación opcional en el que los clientes que lo habilitan revisan las skills candidatas antes de su publicación.
  • 06Dashboard local para consultar skills, el progreso de la validación y los rastros de sesiones.

Casos de uso

  • Un desarrollador que quiere que las skills de un agente de programación mejoren automáticamente con el tiempo.
  • Un equipo que comparte una biblioteca de skills entre los agentes de varios ingenieros.
  • Un usuario que ejecuta varios agentes o dispositivos que deben compartir las skills aprendidas.
  • Probar la evolución de skills en una máquina local con un directorio compartido local antes de añadir almacenamiento en la nube.

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio y ejecuta el script de instalación para macOS/Linux

    git clone https://github.com/AMAP-ML/SkillClaw.git && cd SkillClaw
  2. 2

    Ejecuta el script de instalación incluido en el repositorio

    bash scripts/install_skillclaw.sh
  3. 3

    Activa el entorno virtual

    source .venv/bin/activate
  4. 4

    Genera una configuración local con el asistente de configuración

    skillclaw setup

Antes de usarlo

  • Se necesita una cuenta de un proveedor upstream que ofrezca una API compatible con OpenAI o AWS Bedrock.
  • Se requiere Python 3.10 o posterior.
  • Para compartir la evolución entre usuarios, se necesita almacenamiento compartido (OSS, S3 o local) y un servidor evolve.

En colecciones

Frameworks y apps de agentes de IA open sourceBibliotecas de skills para agentes de IA

Temas

#ai-agent#llm#skills#continual-learning#openai-compatible#proxy#agent-memory#agent#agentic-ai#collective-intelligence

Preguntas frecuentes

¿Qué es SkillClaw?
Un proxy de API local para agentes de IA que registra sesiones y hace evolucionar bibliotecas de skills compartidas entre usuarios, agentes y dispositivos. SkillClaw actúa como proxy local compatible con OpenAI entre un agente de IA y su proveedor de LLM. Captura artefactos de sesiones de interacciones reales, gestiona una biblioteca local de skills en formato SKILL.md y permite que el agente siga mejorando sus skills sin esfuerzo adicional por parte del usuario.
¿SkillClaw es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
SkillClaw es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿SkillClaw sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de SkillClaw fue el 21 oct 2026.
¿Para qué puedo usar SkillClaw?
Un desarrollador que quiere que las skills de un agente de programación mejoren automáticamente con el tiempo. Un equipo que comparte una biblioteca de skills entre los agentes de varios ingenieros. Un usuario que ejecuta varios agentes o dispositivos que deben compartir las skills aprendidas. Probar la evolución de skills en una máquina local con un directorio compartido local antes de añadir almacenamiento en la nube.
¿Cómo se instala SkillClaw?
Clona el repositorio y ejecuta el script de instalación para macOS/Linux: git clone https://github.com/AMAP-ML/SkillClaw.git && cd SkillClaw Ejecuta el script de instalación incluido en el repositorio: bash scripts/install_skillclaw.sh Activa el entorno virtual: source .venv/bin/activate Genera una configuración local con el asistente de configuración: skillclaw setup
¿Dónde consigo SkillClaw?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/AMAP-ML/SkillClaw

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

Proyectos relacionados