cortexfs
npx skills add https://github.com/aarcilam/cortexfs_agent_skill --skill cortexfs
Agent 安装分布
Skill 文档
CortexFS Memory Skill
Version: 0.3.0
Execution: Shell/Bash
Auth: None
â ï¸ IMPORTANTE PARA AGENTES DE IA
Todos los comandos definidos en este skill son comandos BASH/CLI que deben ejecutarse en la TERMINAL/SHELL del sistema operativo.
Para ejecutar cualquier comando de CortexFS:
- Usa la herramienta de shell/terminal disponible
- Ejecuta el comando exactamente como se especifica
- Captura y procesa la salida del comando
Prerequisitos
- CortexFS CLI instalado
- Check:
which cortex || cortex --version - Install:
npm install -g cortexfs-cli
- Check:
ð§ COMPORTAMIENTO AUTOMÃTICO DEL AGENTE
Este skill actúa como la MEMORIA PERSISTENTE del proyecto. El agente DEBE seguir estas reglas de comportamiento:
ð REGLA 1: BUSCAR PRIMERO (Search-First)
Cuándo: SIEMPRE que el usuario pregunte algo sobre el proyecto, ANTES de responder o buscar en el código.
Acción:
- Ejecutar:
cortex search "<términos relevantes de la pregunta>" - Si hay resultados, usar
cortex readpara obtener el contenido completo - Usar ese conocimiento para responder o complementar la respuesta
Ejemplos:
| Pregunta del usuario | Ejecutar primero |
|---|---|
| “¿Cómo funciona la autenticación?” | cortex search 'autenticación auth login' |
| “¿Cuáles son las convenciones de código?” | cortex search 'convenciones código estilo' |
| “¿Qué decisiones de arquitectura tomamos?” | cortex search 'arquitectura decisiones' |
Por qué: CortexFS contiene conocimiento curado y decisiones previas. Buscar aquà PRIMERO evita repetir trabajo o contradecir decisiones.
ð¾ REGLA 2: GUARDAR CONOCIMIENTO IMPORTANTE (Auto-Save)
Cuándo: Guardar AUTOMÃTICAMENTE cuando se descubra o defina:
- Decisiones de arquitectura o diseño
- Convenciones de código acordadas
- Patrones o soluciones reutilizables
- Configuraciones importantes del proyecto
- APIs o endpoints documentados
- Bugs importantes y sus soluciones
- Dependencias clave y su propósito
- Flujos de negocio o lógica compleja
- Información que el usuario pide recordar
- Contexto importante que se perderÃa entre sesiones
Acción:
- Identificar la categorÃa apropiada
- Crear un ID semántico descriptivo
- Estructurar el contenido en JSON
- Ejecutar:
cortex save "<category>" "<id>" "<contenido JSON>"
ð CategorÃas Recomendadas
| CategorÃa | Usar para |
|---|---|
arquitectura |
Decisiones de diseño, patrones, estructura |
convenciones |
Reglas de código, estilo, naming |
config |
Configuraciones, variables de entorno, settings |
api |
Endpoints, contratos, schemas |
bugs |
Problemas encontrados y soluciones |
flujos |
Lógica de negocio, workflows, procesos |
dependencias |
LibrerÃas importantes y su uso |
memoria |
Información general que recordar |
ð REGLA 3: INICIO DE SESIÃN (Session Start)
Cuándo: Al inicio de una nueva conversación o sesión.
Acción:
- Ejecutar:
cortex load-state - Revisar el estado anterior para contexto
- Ejecutar:
cortex list - Conocer qué conocimiento está disponible
Por qué: Retomar contexto sin que el usuario tenga que repetir información.
ð REGLA 4: FIN DE SESIÃN (Session End)
Cuándo:
- El usuario indica que termina la sesión
- Se completó una tarea importante
- Hubo cambios significativos en el proyecto
Acción: Ejecutar cortex save-state con JSON estructurado:
{
"task": "qué se estaba haciendo",
"status": "in_progress|blocked|review",
"progress": {
"completed": [],
"pending": [],
"blocked": []
},
"context": {
"files_modified": [],
"branch": ""
},
"next_steps": []
}
ð COMANDOS DISPONIBLES
cortex config
Configura el directorio raÃz del brain.
cortex config "<path>"
Ejemplo:
cortex config '/ruta/al/brain'
cortex save
Guarda conocimiento estructurado. SIEMPRE estructurar el contenido en JSON o Markdown.
cortex save "<category>" "<id>" "<content>"
Parámetros:
category: CategorÃa del conocimiento (ej: arquitectura, convenciones)id: Identificador semánticocontent: Contenido – DEBE ser JSON estructurado o Markdown organizado
Ejemplo JSON:
cortex save 'agent' 'mi-agente' '{"name":"mi-agente","role":"asistente","capabilities":["buscar","analizar"]}'
Ejemplo Markdown:
cortex save 'project' 'readme' '# Proyecto\n\n## Descripción\nTexto aquÃ...'
cortex read
Lee conocimiento persistido.
cortex read "<category>" "<id>"
Ejemplo:
cortex read 'agent' 'mi-agente'
cortex update
Actualiza conocimiento existente.
cortex update "<category>" "<id>" "<content>"
Ejemplo:
cortex update 'agent' 'mi-agente' 'nuevo contenido'
cortex delete
Elimina conocimiento.
cortex delete "<category>" "<id>"
Ejemplo:
cortex delete 'agent' 'mi-agente'
cortex list
Lista conocimiento, opcionalmente filtrado por categorÃa.
cortex list [category]
Ejemplos:
cortex list # Lista todas las categorÃas
cortex list 'agent' # Lista entradas en categorÃa 'agent'
cortex search
Busca conocimiento por query.
cortex search "<query>"
Ejemplo:
cortex search 'mi búsqueda'
cortex save-state
Guarda el estado de la sesión. SIEMPRE usar formato estructurado para facilitar handoff.
cortex save-state "<summary>"
Formato recomendado JSON:
cortex save-state '{"task":"Implementar auth","status":"in_progress","progress":{"completed":["login"],"pending":["logout"]},"next_steps":["agregar tests"]}'
Alternativa compacta:
cortex save-state 'TASK: Auth OAuth2 | STATUS: in_progress | DONE: login | PENDING: logout | NEXT: tests'
cortex load-state
Carga el estado más reciente de la sesión.
cortex load-state
â¡ FLUJO DE TRABAJO OBLIGATORIO
âââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââ
â INICIO DE SESIÃN â
â 1. cortex load-state â Recuperar contexto anterior â
â 2. cortex list â Ver conocimiento disponible â
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â CUANDO EL USUARIO PREGUNTE ALGO â
â 1. cortex search "..." â BUSCAR PRIMERO en memoria â
â 2. cortex read "..." "..." â Leer detalles si existe â
â 3. Luego buscar en código si es necesario â
âââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââ
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â CUANDO DESCUBRAS/DEFINAS ALGO IMPORTANTE â
â â cortex save "categoria" "id" "{...JSON...}" â
â â
â Guardar: decisiones, convenciones, configs, APIs, â
â bugs+soluciones, patrones, flujos de negocio â
âââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââ
â
âââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââ
â FIN DE SESIÃN / TAREA COMPLETADA â
â â cortex save-state "{...estado estructurado...}" â
âââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââââ
ð Ejemplo Completo: Usuario pregunta algo
Usuario: “¿Cómo manejamos los errores en la API?”
# PASO 1: Buscar primero en CortexFS
cortex search "errores API manejo error handling"
# PASO 2: Si encuentra resultados, leer el contenido
cortex read "convenciones" "error-handling"
# PASO 3: Responder usando ese conocimiento + código si necesario
ð¾ Ejemplo Completo: Guardar conocimiento importante
Después de definir cómo manejar errores:
cortex save "convenciones" "error-handling" '{
"topic": "Manejo de errores en API",
"rules": [
"Usar AppError para errores controlados",
"Logging con nivel según severidad",
"Respuestas estandarizadas con code y message"
],
"example": "throw new AppError(400, \"VALIDATION_ERROR\", \"Campo requerido\")",
"decided_on": "2024-01-15",
"reason": "Consistencia en respuestas de error"
}'
â ï¸ Recordatorios CrÃticos
- BUSCAR ANTES DE RESPONDER – CortexFS tiene conocimiento curado
- GUARDAR PROACTIVAMENTE – Si es importante, persistirlo
- ESTRUCTURAR EN JSON – Facilita búsqueda y lectura futura
- Los comandos
cortexson ejecutables BASH del sistema - Requieren permisos de escritura fuera del workspace (usar “all”)