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🛠️ Intelligence Transfer

intelligence-transfer

複数のプロジェクトで得られた知見やノウハウを

⏱ ライブラリ調査+組込 半日 → 1時間

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Publish or fetch learned patterns across projects via IPFS (Pinata) -- the cross-project pattern transfer that hooks_transfer enables

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

複数のプロジェクトで得られた知見やノウハウを

※ 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 intelligence-transfer.zip https://jpskill.com/download/2250.zip && unzip -o intelligence-transfer.zip && rm intelligence-transfer.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2250.zip -OutFile "$d\intelligence-transfer.zip"; Expand-Archive "$d\intelligence-transfer.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\intelligence-transfer.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 intelligence-transfer.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 → intelligence-transfer 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
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • Intelligence Transfer を使って、最小構成のサンプルコードを示して
  • Intelligence Transfer の主な使い方と注意点を教えて
  • Intelligence Transfer を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Intelligence Transfer

Cross-project pattern sharing via IPFS. Lets a different project — or a different machine — fetch and apply patterns this project has already learned.

Why this exists

Most learning is project-local. hooks_transfer is the escape hatch: publish patterns to IPFS, share the CID, and any peer can ingest them. Equivalent to "a deploy artifact for what your agents have learned."

Prerequisite

# Required env var (or equivalent endpoint config)
echo $PINATA_API_JWT

If unset, hooks_transfer returns a structured success: false with error: "PINATA_API_JWT not configured". Configure before running this skill.

Workflows

Publish current project's patterns

# Inspect what's stored locally first
mcp tool call neural_patterns --json -- '{"list": true}'

# Publish to IPFS — returns a CID
mcp tool call hooks_transfer --json -- '{"action": "store"}'

The response includes the IPFS CID. Save it; share it with peers who need the patterns.

Fetch + apply a peer's patterns

# Pull a CID and apply locally
mcp tool call hooks_transfer --json -- '{"action": "load", "cid": "QmXyz..."}'

# Verify they landed
mcp tool call hooks_intelligence_pattern-search --json -- '{"query": "<test>", "limit": 5}'

Patterns are merged with local state, not replaced. Conflicts are resolved by recency (newer wins).

Mirror an entire project's patterns

# Read patterns from a sibling project on disk and republish under a new CID
mcp tool call hooks_transfer --json -- '{"action": "from-project", "source": "/path/to/peer-project"}'

Useful for consolidating learnings across a monorepo or a fleet of related projects.

When to use this skill

  • Before a fresh project starts — fetch the relevant patterns from a parent project so the new project's agents start with prior knowledge instead of cold.
  • After a major learning milestone — publish so other projects benefit.
  • When debugging a regression — fetch a known-good pattern set to compare against.

When NOT to use

  • Daily — it's a heavyweight operation. agentdb_consolidate does the local equivalent.
  • For sensitive patterns — IPFS is public by default. Pinata pinning does NOT make patterns private. Strip PII (use aidefence_has_pii first) before publishing.

Caveats

  • IPFS CIDs are content-addressed; republishing the same pattern set gives you the same CID.
  • Patterns are stored as JSON; they include only the embedding hashes + metadata, not raw text. Decoding requires the same SONA / MicroLoRA adapter version that produced them.
  • This skill does NOT publish AgentDB rows — only the intelligence-side patterns. To ship full memory, use agentdb_* export tools (out of scope here).

Related

  • ruflo-agentdb ADR-0001 §"Namespace convention" — defines pattern namespace that this transfer reads from
  • neural-train skill — produces the patterns that this skill ships