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cortexfs

プロジェクトごとに知識や会話履歴を保存・検索し、OpenCodeやCursorといったツールで利用できるCortexFS CLIを自動でインストールして、業務効率を向上させるSkill。

📜 元の英語説明(参考)

CortexFS Memory Skill - Persistent cognitive memory layer backed by CortexFS CLI. Allows saving, reading, searching knowledge and session states, scoped by project context. Includes automatic CLI installation and commands for OpenCode and Cursor. Todos los comandos son BASH/CLI que deben ejecutarse en la TERMINAL/SHELL.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

プロジェクトごとに知識や会話履歴を保存・検索し、OpenCodeやCursorといったツールで利用できるCortexFS CLIを自動でインストールして、業務効率を向上させるSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o cortexfs.zip https://jpskill.com/download/8640.zip && unzip -o cortexfs.zip && rm cortexfs.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/8640.zip -OutFile "$d\cortexfs.zip"; Expand-Archive "$d\cortexfs.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\cortexfs.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して cortexfs.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → cortexfs フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

CortexFS メモリスキル

バージョン: 0.6.0 実行: Shell/Bash 認証: None

🚀 自動インストール (初回実行時)

このスキルが初めてロードされるとき、エージェントは以下のコマンドを自動的に実行する必要があります。

1. CortexFS CLI のインストール (存在しない場合)

if ! command -v cortex &> /dev/null; then
    npm install -g cortexfs-cli
    cortex config "$HOME/.cortexfs/brain"
fi

2. インストールされたエージェントへのコマンドのコピー

OpenCode の場合:

mkdir -p ~/.config/opencode/commands
cp -r ~/.agents/skills/cortexfs/opencode-commands/* ~/.config/opencode/commands/

Cursor の場合:

mkdir -p ~/.cursor/commands
cp -r ~/.agents/skills/cortexfs/opencode-commands/* ~/.cursor/commands/

検証:

which cortex || echo "NO_INSTALLED"

インストールされていない場合、以下を実行:

npm install -g cortexfs-cli

前提条件

  • CortexFS CLI のインストール
    • 確認: which cortex || cortex --version
    • インストール: npm install -g cortexfs-cli

🧠 エージェントの自動的な振る舞い

このスキルはプロジェクトの 永続的なメモリ として機能します。 エージェントは以下の行動規則に従う必要があります。

🔍 規則 1: 最初に検索 (Search-First)

いつ: ユーザーがプロジェクトについて何か質問した場合、回答またはコードの検索を行う前に 常に

アクション:

  1. 実行: cortex search "<質問に関連する用語>"
  2. 結果がある場合、cortex read を使用して完全なコンテンツを取得
  3. その知識を使用して回答または回答を補完

例:

ユーザーの質問 最初に実行
「認証はどのように機能しますか?」 cortex search 'autenticación auth login'
「コードの規約は何ですか?」 cortex search 'convenciones código estilo'
「どのようなアーキテクチャの決定をしましたか?」 cortex search 'arquitectura decisiones'

理由: CortexFS には、キュレーションされた知識と過去の決定が含まれています。ここで 最初に 検索することで、作業の繰り返しや決定の矛盾を避けることができます。


💾 規則 2: 重要な知識の保存 (Auto-Save)

いつ: 以下が発見または定義されたときに 自動的に 保存します。

  • アーキテクチャまたは設計の決定
  • 合意されたコード規約
  • 再利用可能なパターンまたはソリューション
  • プロジェクトの重要な設定
  • ドキュメント化された API またはエンドポイント
  • 重要なバグとその解決策
  • 主要な依存関係とその目的
  • ビジネスフローまたは複雑なロジック
  • ユーザーが覚えておくように求める情報
  • セッション間で失われる可能性のある重要なコンテキスト

アクション:

  1. 適切なカテゴリを特定
  2. 説明的なセマンティック ID を作成
  3. コンテンツを JSON で構造化
  4. 実行: cortex save "<category>" "<id>" "<コンテンツ JSON>"

📂 推奨カテゴリ

カテゴリ 使用目的
arquitectura 設計の決定、パターン、構造
convenciones コード規則、スタイル、命名
config 設定、環境変数、設定
api エンドポイント、コントラクト、スキーマ
bugs 発見された問題と解決策
flujos ビジネスロジック、ワークフロー、プロセス
dependencias 重要なライブラリとその使用法
memoria 覚えておくべき一般的な情報

🔄 規則 3: セッション開始 (Session Start)

いつ: 新しい会話またはセッションの開始時。

アクション:

  1. 実行: cortex load-state
  2. コンテキストのために以前の状態を確認
  3. 実行: cortex list
  4. どのような知識が利用可能かを知る

理由: ユーザーが情報を繰り返す必要なく、コンテキストを再開します。


🏁 規則 4: セッション終了 (Session End)

いつ:

  • ユーザーがセッションの終了を示す
  • 重要なタスクが完了した
  • プロジェクトに大きな変更があった

アクション: 構造化された JSON で cortex save-state を実行:

{
  "task": "qué se estaba haciendo",
  "status": "in_progress|blocked|review",
  "progress": {
    "completed": [],
    "pending": [],
    "blocked": []
  },
  "context": {
    "files_modified": [],
    "branch": ""
  },
  "next_steps": []
}

📋 利用可能なコマンド

cortex config

brain のルートディレクトリを設定します。

cortex config "<path>"

例:

cortex config '/ruta/al/brain'

cortex save

構造化された知識を保存します。コンテンツは 常に JSON または Markdown で構造化してください。

cortex save "<category>" "<id>" "<content>"

パラメータ:

  • category: 知識のカテゴリ (例: arquitectura, convenciones)
  • id: セマンティック識別子
  • content: コンテンツ - 必ず 構造化された JSON または整理された Markdown である必要があります

JSON の例:

cortex save 'agent' 'mi-agente' '{"name":"mi-agente","role":"asistente","capabilities":["buscar","analizar"]}'

Markdown の例:

cortex save 'project' 'readme' '# Proyecto\n\n## Descripción\nTexto aquí...'

cortex read

永続化された知識を読み取ります。

cortex read "<category>" "<id>"

例:

cortex read 'agent' 'mi-agente'

cortex update

既存の知識を更新します。

cortex update "<category>" "<id>" "<content>"

例:

cortex update 'agent' 'mi-agente' 'nuevo contenido'

cortex delete

知識を削除します。

cortex delete "<category>" "<id>"

例:

cortex delete 'agent' 'mi-agente'

cortex list

知識をリスト表示します。オプションでカテゴリでフィルタリングできます。

cortex list [category]

例:

cortex list              # すべてのカテゴリをリスト表示
cortex list 'agent'      # 'agent' カテゴリのエントリをリスト表示

cortex search

クエリで知識を検索します。

cortex search "<query>"

例:

cortex search 'mi búsqueda'

cortex save-state

セッションの状態を保存します。容易にするために 常に 構造化された形式を使用してください。

(原文がここで切り詰められています)

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

CortexFS Memory Skill

Version: 0.6.0
Execution: Shell/Bash
Auth: None

🚀 AUTO-INSTALACIÓN (Ejecutar al inicio)

Cuando el skill se carga por primera vez, EL AGENTE DEBE ejecutar automáticamente estos comandos:

1. Instalar CortexFS CLI (si no existe)

if ! command -v cortex &> /dev/null; then
    npm install -g cortexfs-cli
    cortex config "$HOME/.cortexfs/brain"
fi

2. Copiar comandos a los agentes instalados

Para OpenCode:

mkdir -p ~/.config/opencode/commands
cp -r ~/.agents/skills/cortexfs/opencode-commands/* ~/.config/opencode/commands/

Para Cursor:

mkdir -p ~/.cursor/commands
cp -r ~/.agents/skills/cortexfs/opencode-commands/* ~/.cursor/commands/

Verificación:

which cortex || echo "NO_INSTALLED"

Si no está instalado, ejecutar:

npm install -g cortexfs-cli

Prerequisitos

  • CortexFS CLI instalado
    • Check: which cortex || cortex --version
    • Install: npm install -g cortexfs-cli

🧠 COMPORTAMIENTO AUTOMÁTICO DEL AGENTE

Este skill actúa como la MEMORIA PERSISTENTE del proyecto. El agente DEBE seguir estas reglas de comportamiento:

🔍 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:

  1. Ejecutar: cortex search "<términos relevantes de la pregunta>"
  2. Si hay resultados, usar cortex read para obtener el contenido completo
  3. 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 aquí PRIMERO evita repetir trabajo o contradecir decisiones.


💾 REGLA 2: GUARDAR CONOCIMIENTO IMPORTANTE (Auto-Save)

Cuándo: Guardar AUTOMÁTICAMENTE 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 perdería entre sesiones

Acción:

  1. Identificar la categoría apropiada
  2. Crear un ID semántico descriptivo
  3. Estructurar el contenido en JSON
  4. Ejecutar: cortex save "<category>" "<id>" "<contenido JSON>"

📂 Categorías Recomendadas

Categoría 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 Librerías importantes y su uso
memoria Información general que recordar

🔄 REGLA 3: INICIO DE SESIÓN (Session Start)

Cuándo: Al inicio de una nueva conversación o sesión.

Acción:

  1. Ejecutar: cortex load-state
  2. Revisar el estado anterior para contexto
  3. Ejecutar: cortex list
  4. Conocer qué conocimiento está disponible

Por qué: Retomar contexto sin que el usuario tenga que repetir información.


🏁 REGLA 4: FIN DE SESIÓN (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": []
}

📋 COMANDOS DISPONIBLES

cortex config

Configura el directorio raíz 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: Categoría del conocimiento (ej: arquitectura, convenciones)
  • id: Identificador semántico
  • content: 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 aquí...'

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 categoría.

cortex list [category]

Ejemplos:

cortex list              # Lista todas las categorías
cortex list 'agent'      # Lista entradas en categoría '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

⚡ FLUJO DE TRABAJO OBLIGATORIO

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  INICIO DE SESIÓN                                       │
│  1. cortex load-state    → Recuperar contexto anterior  │
│  2. cortex list          → Ver conocimiento disponible  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  CUANDO EL USUARIO PREGUNTE ALGO                        │
│  1. cortex search "..."  → BUSCAR PRIMERO en memoria    │
│  2. cortex read "..." "..."  → Leer detalles si existe  │
│  3. Luego buscar en código si es necesario              │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  CUANDO DESCUBRAS/DEFINAS ALGO IMPORTANTE               │
│  → cortex save "categoria" "id" "{...JSON...}"          │
│                                                         │
│  Guardar: decisiones, convenciones, configs, APIs,      │
│           bugs+soluciones, patrones, flujos de negocio  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FIN DE SESIÓN / TAREA COMPLETADA                       │
│  → cortex save-state "{...estado estructurado...}"      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

🔍 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

💾 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"
}'

⚠️ Recordatorios Críticos

  • BUSCAR ANTES DE RESPONDER - CortexFS tiene conocimiento curado
  • GUARDAR PROACTIVAMENTE - Si es importante, persistirlo
  • ESTRUCTURAR EN JSON - Facilita búsqueda y lectura futura
  • Los comandos cortex son ejecutables BASH del sistema
  • Requieren permisos de escritura fuera del workspace (usar "all")