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AMAP-ML/SkillClaw

Proxy de API local para agentes de IA que registra sessões e aprimora bibliotecas de skills compartilhadas entre usuários, agentes e dispositivos.

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O que é?

O SkillClaw funciona como um proxy local compatível com OpenAI entre um agente de IA e o provedor de LLM. Ele captura artefatos das sessões de interações reais, gerencia uma biblioteca local de skills no formato SKILL.md e permite que o agente continue aprimorando suas skills sem exigir esforço adicional do usuário.

O sistema tem duas partes. O proxy cliente é executado em cada máquina e basta para uso individual. Um servidor de evolução opcional lê dados de sessão de um armazenamento compartilhado (diretório local, Alibaba OSS ou S3), elimina duplicatas e aprimora skills usando um workflow ou mecanismo de agente e grava os resultados de volta para que todos os clientes de um grupo recebam as mesmas atualizações.

Ele se integra ao Hermes, OpenClaw, Codex, Claude Code, QwenPaw, IronClaw, PicoClaw, ZeroClaw, NanoClaw e NemoClaw, e pode funcionar com qualquer API compatível com OpenAI. Um dashboard local mostra skills, tarefas de validação, histórico de versões e rastros das sessões.

Recursos principais

  • 01Proxy local que expõe os endpoints /v1/chat/completions e /v1/messages para agentes.
  • 02Registra artefatos das sessões e gerencia uma biblioteca local de skills em SKILL.md.
  • 03Servidor de evolução opcional que elimina duplicatas e aprimora skills com base em dados de sessão compartilhados.
  • 04Armazenamento compartilhado por diretório local, Alibaba OSS ou S3, com namespaces por grupo.
  • 05Etapa opcional de validação em que clientes que optarem por participar revisam skills candidatas antes da publicação.
  • 06Dashboard local para inspecionar skills, o andamento da validação e os rastros das sessões.

Casos de uso

  • Um desenvolvedor que quer que as skills de um agente de programação melhorem automaticamente com o tempo.
  • Uma equipe que compartilha uma biblioteca de skills entre os agentes de vários desenvolvedores.
  • Uma pessoa que usa vários agentes ou dispositivos e quer compartilhar entre eles as skills aprendidas.
  • Testar a evolução de skills em uma máquina local, com um diretório compartilhado local, antes de adicionar armazenamento na nuvem.

Início rápido

  1. 1

    Clone o repositório e execute o script de instalação para macOS/Linux

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

    Execute o script de instalação incluído no repositório

    bash scripts/install_skillclaw.sh
  3. 3

    Ative o ambiente virtual

    source .venv/bin/activate
  4. 4

    Gere uma configuração local com o assistente de configuração

    skillclaw setup

Antes de usar

  • É necessária uma conta de provedor upstream que ofereça uma API compatível com OpenAI ou AWS Bedrock.
  • É necessário Python 3.10 ou mais recente.
  • Para compartilhar a evolução entre usuários, é necessário um armazenamento compartilhado (OSS, S3 ou local) e um servidor evolve.

Em coleções

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Tópicos

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Perguntas frequentes

O que é SkillClaw?
Proxy de API local para agentes de IA que registra sessões e aprimora bibliotecas de skills compartilhadas entre usuários, agentes e dispositivos. O SkillClaw funciona como um proxy local compatível com OpenAI entre um agente de IA e o provedor de LLM. Ele captura artefatos das sessões de interações reais, gerencia uma biblioteca local de skills no formato SKILL.md e permite que o agente continue aprimorando suas skills sem exigir esforço adicional do usuário.
SkillClaw é gratuito? Qual é a licença?
SkillClaw é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
SkillClaw ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de SkillClaw foi em 21 de out. de 2026.
Para que posso usar SkillClaw?
Um desenvolvedor que quer que as skills de um agente de programação melhorem automaticamente com o tempo. Uma equipe que compartilha uma biblioteca de skills entre os agentes de vários desenvolvedores. Uma pessoa que usa vários agentes ou dispositivos e quer compartilhar entre eles as skills aprendidas. Testar a evolução de skills em uma máquina local, com um diretório compartilhado local, antes de adicionar armazenamento na nuvem.
Como instalar SkillClaw?
Clone o repositório e execute o script de instalação para macOS/Linux: git clone https://github.com/AMAP-ML/SkillClaw.git && cd SkillClaw Execute o script de instalação incluído no repositório: bash scripts/install_skillclaw.sh Ative o ambiente virtual: source .venv/bin/activate Gere uma configuração local com o assistente de configuração: skillclaw setup
Onde consigo SkillClaw?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/AMAP-ML/SkillClaw

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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