保存资料、编译知识页，再为查询和 Agent 交接留下证据
SwarmVault
把资料变成可追溯的本地 Wiki
把文档和代码组织成磁盘上的 Markdown、知识图谱与检索索引。配套 Skill 教助手使用这些文件和命令，适合持续积累资料、查询出处，以及为下一次工作准备有范围的上下文。
作者列出的使用环境
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- Gemini CLI
- GitHub Copilot
- OpenCode
- Windsurf
- Kiro
- Cline
- Antigravity
- OpenClaw
- Goose
- Amp
- Trae
- GitHub Star
- 731
- 版本
- 3.20.0
- 资料核对
先验收资料与来源，再评价回答质量
先用三份演示文档跑通本地流程。默认查询会列出相关页面和摘录，适合核对文件、索引与来源；需要更强的综合回答时，再选择合适的模型服务。
选一个任务，开始使用
先完成 CLI 安装与独立目录初始化。第一项使用编辑演示资料；第二项需要已编译的代码库；第三项接续第一项，检查一份尚未批准的更新。
自带演示事实和未知项，先检查来源、索引与保存结果，不需要模型密钥。
安装已发布的 CLI，再核对版本
先用 node --version 确认 Node.js ≥24。此命令全局安装 CLI，并不会自动给所有项目安装 Skill、MCP 或 Hook。本页固定到本次核实已发布的 3.20.0；仓库主分支版本号为 3.21.0。
查看作者安装说明npm install -g @swarmvaultai/[email protected] swarmvault --version把资料库和输入目录分开
在准备保存生成文件的位置新建空目录，按下面命令初始化，再阅读生成的 swarmvault.schema.md 和 swarmvault.config.json，确认默认 heuristic 路由。若设置过 SWARMVAULT_OUT，先确认它指向哪里：生成目录会移到该位置，配置与 schema 仍留在根目录。本页首次任务无需接入 MCP 或自动刷新。需要助手自动识别时，再单独使用 swarmvault install --agent claude --scope project，并用 install status --agent claude --scope project 检查；该安装还可能修改项目 .gitignore 与严格 JSON 格式的 tsconfig.json。
阅读作者的初始化与 Agent 安装说明mkdir my-vault cd my-vault swarmvault init swarmvault next把这段话发给 AI
以下为本站编写的任务示例，方括号需换成真实路径或目标。提示词附有作者文档地址，可供未安装配套 Skill 的助手读取；CLI 仍须先安装。所有命令在库根目录运行，来源与产物 ID 必须取自真实结果。
使用 SwarmVault 3.20.0，在已按上方步骤初始化的空实验库中完成首次流程。先读作者快速上手说明：https://github.com/swarmclawai/swarmvault/blob/4ce0c7cb545c669f3cd35fc6d0300c6b088a52ea/skills/swarmvault/examples/quickstart.md；命令与产物说明见：https://github.com/swarmclawai/swarmvault/blob/4ce0c7cb545c669f3cd35fc6d0300c6b088a52ea/skills/swarmvault/references/commands.md 和 https://github.com/swarmclawai/swarmvault/blob/4ce0c7cb545c669f3cd35fc6d0300c6b088a52ea/skills/swarmvault/references/artifacts.md。再读本库的 schema 和 config。确认本次使用默认 heuristic，未配置云模型或嵌入服务。 在与库并列的新目录 ../demo-inputs 中准备三份 Markdown，全部标为“编辑演示数据”，不要覆盖已有文件： - overview.md：Paperbridge 是每周汇总项目变更的演示项目。负责人是林青。 - schedule.md：Paperbridge 每周二 15:00（Asia/Shanghai）生成内部草稿；负责人检查后才发送。 - open-questions.md：Paperbridge 的资料归档保留期限尚未决定。 在库根目录依次运行： swarmvault ingest ../demo-inputs --no-guide swarmvault compile swarmvault next swarmvault graph validate --strict 然后分别运行 swarmvault query，问题是“Paperbridge 的负责人是谁？”“Paperbridge 何时生成内部草稿？”“Paperbridge 的资料保留多久？”。保留默认保存行为。 核对导入数量与警告，检查 raw/sources、wiki/sources、wiki/graph/report.md、state/graph.json、state/retrieval，以及命令实际返回的查询输出路径。heuristic 返回相关页和摘录，不能包装成已经完成深度推理。交付原始查询结果，再单独做来源核对表：负责人应为林青，时间应带时区，保留期限应写尚未决定；每项都回到对应原文。图谱校验只说明结构是否合规，不证明这三项事实正确。未运行或失败的步骤如实标注，不补写成功记录。
检查你拿到的结果
- 独立实验库中的三份摄入资料、Wiki 页面、图谱、检索索引及实际文件路径。
- 三次保存的查询结果，以及与原文逐项对照的负责人、时间、未知项记录。
- 导入警告、图谱结构校验和待解决问题，区分命令成功与内容核对。
进一步了解这个 Skill
SwarmVault 的主要成果留在磁盘上。raw 保存摄入资料，wiki 保存整理后的 Markdown 页面与查询输出，swarmvault.schema.md 写下这个资料库的命名、组织和引用规则。图谱与检索索引帮助助手找到相关内容，下一次工作可以从这些文件继续，而不必只依赖上一段聊天记录。
它的主体是 CLI、处理引擎和查看器，仓库里的 swarmvault Skill 则告诉助手何时摄入、编译、查询、检查新鲜度或生成交接材料。单独安装 Skill 不会安装实际处理命令；反过来，CLI 可以直接使用。MCP、项目规则、自动刷新 Hook 和桌面应用分别是可选入口，不是首次建库必须全部开启的一套配置。
默认 heuristic 路径让你先用本地文本建立页面、图谱和索引。查询在这个模式下返回相关页面以及 Wiki、原文摘录，方便检查证据；它不是完整的大模型综合回答，也不自动提供语义嵌入。切换到模型后，回答质量与成本会随配置变化，收到的材料也包括查询挑出的上下文。
交给下一个 Agent 时，context build 可以围绕一个目标选择页面、节点和关系，保存 Markdown 与 JSON，并列出因预算未纳入的项目。这个包有明确范围，也有明确遗漏；没进入包的内容不代表不存在。预算是对选入证据的近似估算，最终完整文档还包含说明、图谱概况和遗漏清单。
资料库的维护有不同动作。普通 compile 会应用生成内容；compile --approve 才把页面和图谱变更放入审查包。概念或实体先进入 candidates，也不等于它们永远必须由人批准：后续编译可能自动晋升符合条件的候选。需要逐项审查时，应明确选择审查流程，并核对实际变更。
本页围绕三个任务展开：用可核对的小样本建库，为既有代码库准备交接资料，以及把一份未确认的更新停在待审状态。说明依据已发布 3.20.0 的固定源码与作者文档；本站未安装或运行 CLI，下面的文件和检查结果都是实际执行任务后应取得的产物。
来源与核验
资料核对