1. 项目定位与目标用户

Hivemind 是由 Activeloop 开发的、为 Anthropic Claude Code 提供团队级"记忆 + 召回 + 技能共享"能力的增强层。它在不替换 Claude Code 的前提下，通过钩子（hooks）和后台任务，把每一次会话的可观测上下文沉淀到共享存储中，并在下一次提示词提交时主动召回相关记忆，从而让跨会话、跨成员的协作经验得以复用。资料来源：README.md:1-40

项目以 deeplake + pg-deeplake 作为远端真源，配合 PostgreSQL 提供行列混合查询与向量检索能力。仓库主线 package.json 显示其同时提供 CLI、MCP 连接器（v0.7.114 集成 Claude Cowork）、web UI 三类入口，避免在单一接入点上做硬绑定。资料来源：package.json:1-60

值得强调的两点用户常被混淆的边界：

• Hivemind 自身不存储本地端点：社区反馈明确指出，目前版本必须依赖 deeplake 后端与 pg-deeplake，无法把 trace 与 memory 搜索完全离线化。资料来源：README.md:60-90
• 多凭据 Claude 用户场景尚未原生支持自动分流：在同一台机器上切换多套 Claude 凭证时，需要用户手动控制日志启用，CLI 没有提供按凭据维度的开关。资料来源：src/config.ts:1-40

2. 技术栈与组件边界

资料来源：docs/ARCHITECTURE.md:1-80

3. 端到端数据流：从一次用户提问说起

下面描述一次典型的 UserPromptSubmit 触发的召回流程，澄清各模块如何协作：

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant CC as Claude Code
    participant HM as Hivemind Hook
    participant DL as deeplake/pg-deeplake
    participant EMB as embed-daemon
    U->>CC: 提交提示词
    CC->>HM: 触发 UserPromptSubmit Hook (2s 超时)
    HM->>DL: 读取 memory/rules 表 + 命中条件
    HM->>EMB: 请求向量召回 (可选)
    EMB-->>HM: top-k 命中片段
    HM-->>CC: 注入额外上下文
    CC-->>U: 渲染回答
    HM->>DL: 异步写回本次 trace

关键约束如下：

• 2 秒硬超时：UserPromptSubmit hook 在 Claude Code 端被截断为 2s；如果 embed-daemon 缺失或响应迟钝，会直接导致 hook 报错并丢弃输出。资料来源：src/cli/index.ts:1-60
• 索引去重：SessionStart 路径下，src/index-marker-store.ts 负责 TTL 计算，src/deeplake-api.ts:ensureLookupIndex 在 marker 未过期时跳过 CREATE INDEX。在 ~40k 行 sessions 的活跃工作区中，不做这层判断会带来固定 10s 阻塞。资料来源：src/index-marker-store.ts:1-60资料来源：src/deeplake-api.ts:1-120
• 嵌入启动器必须存在：当 embed-deps/embed-daemon.js 被清理而 embeddings 配置仍开启时，会出现"hook 一直超时但配置看似正常"的伪故障。资料来源：embed-deps/embed-daemon.js:1-40

4. 已知限制与社区共识

最后用一组用户视角的边界做收束，便于新成员快速判断"这个项目现在能做、不能做什么"：

• 离线 / 本地 API 模式暂未提供：必须在 deeplake + pg-deeplake 生态上运行，对纯本地工作流的用户不友好。资料来源：README.md:60-90
• schema 漂移会直接打穿 UI：当 pg 端列索引与 deeplake dataset 不一致时，memory 表会因 Data type mismatch 无法在 UI 中加载，这是当前 #173 报告的核心矛盾。资料来源：src/deeplake-api.ts:120-180
• 可选原生模块按需加载：例如 tree-sitter 在 v0.7.116 之前曾导致 CLI 在缺失环境中崩溃；现在改为运行时探测而非强制 require。资料来源：src/cli/index.ts:60-120
• 长会话 summary 工作负载已稳定：v0.7.117–v0.7.118 修复了 wiki summary worker 在超长会话场景下的崩溃，是目前最稳定的一条路径。资料来源：package.json:60-120

理解这些边界后，再阅读具体子模块（如 rules、skillify、openclaw）的细节会更连贯，下一章将进入配置与 CLI 用法的深入拆解。

Hivemind 是面向 Claude Code 的团队记忆层。它通过 SessionStart / UserPromptSubmit 等钩子捕获会话事件，将数据写入由 deeplake + pg-deeplake 支撑的存储层，并由独立 worker 进程异步加工，最终通过 recall 与代码图谱两种方式把加工后的知识回流到模型上下文。整体数据流可概括为"捕获 → 索引 → 异步加工 → 召回 → 技能化/图谱化"。

数据流概览

flowchart LR
    CC[Claude Code] -->|SessionStart / UserPromptSubmit| CAP[capture.ts]
    CAP --> DL[(deeplake-fs.ts<br/>deeplake + pg_deeplake)]
    DL --> IDX[会话索引]
    DL --> WW[wiki-worker.ts]
    WW --> MEM[memory 表]
    MEM --> REC[recall.ts]
    REC -->|上下文注入| CC
    DL --> SK[skillify-worker.ts]
    DL --> CG[graph-command.ts]
    SK --> ORG[(org 表)]
    CG --> CGDB[(code graph)]

捕获层只写，wiki-worker、recall、skillify、graph-command 只读 + 衍生写，这条"主路径只做最小动作、衍生动作异步化"的边界贯穿整个系统。

资料来源：src/hooks/capture.ts:1-120 资料来源：src/shell/deeplake-fs.ts:30-90

捕获与异步加工

src/hooks/capture.ts 是数据进入 Hivemind 的入口。它监听 SessionStart、UserPromptSubmit、PostToolUse、Stop 等钩子事件，把原始会话流切分成可被持久化的记录，并采用流式写入避免阻塞模型响应。

资料来源：src/hooks/capture.ts:1-120

捕获层不直接维护业务表结构，而是把记录交给 src/shell/deeplake-fs.ts 提供的文件系统抽象。这一抽象统一了本地 deeplake 路径与 pg-deeplake 远程连接，让后续 worker 可以无差别地读写。wiki-worker 是主要的异步加工者，它消费原始会话、调用 LLM 生成"wiki 摘要"，并把摘要以可被 recall 检索的形式落到 memory 表中。

资料来源：src/hooks/wiki-worker.ts:1-80

由于大工作区的 sessions 表可达数万行，SessionStart 期间执行的 CREATE INDEX IF NOT EXISTS 在 10 秒钩子超时窗口内可能失败，这也是 issue #89 报告的"忙表索引超时"问题的根因。

回忆、技能化与代码图谱

回忆（recall）：src/hooks/recall.ts 实现主动团队记忆召回。每当 UserPromptSubmit 触发时，它把当前 prompt 与 memory 表中的向量做相似度检索，把最相关的若干条记录注入 system context。这一能力依赖嵌入服务，若 embed-daemon.js 启动器在 embed-deps 中缺失，钩子会卡死直到 2 秒超时被丢弃，对应 issue #296 的现象。

资料来源：src/hooks/recall.ts:1-150

技能化（skillify）：src/skillify/skillify-worker.ts 把本地经验沉淀为可被组织复用的技能。skillify push 命令读取本地 skill 文件，将其元数据与正文序列化后写入组织级 org 表，使团队其他成员在 recall 阶段就能命中这些显式沉淀下来的能力描述。它的关键差异在于强调"人类策展"：用户主动提交，worker 负责格式校验、版本化与去重合并。

资料来源：src/skillify/skillify-worker.ts:1-100

代码图谱（graph）：PR #293 引入的 openclaw 代码图谱由 src/graph/graph-command.ts 驱动。该模块在初始化阶段扫描仓库，调用可选的 tree-sitter 解析器构建函数级调用图，把节点和边写入专属 code graph 存储。由于 tree-sitter 是可选依赖，v0.7.116 的修复保证其缺失时 CLI 不会崩溃——graph build 退化为纯文本扫描但仍能完成数据写入。

资料来源：src/graph/graph-command.ts:1-130

已知限制与社区讨论

资料来源：src/shell/deeplake-fs.ts:90-160

整个数据流有两个不变式：捕获层只做最小写入，所有衍生数据（摘要、技能、图谱节点）都引用原始会话 ID，以便在 schema drift 或回溯排错时能定位来源——这也是 issue #173 中 memory 表错误能被工程上追溯的根本原因。

1. 设计目标与核心职责

Hivemind 的 harnesses/ 目录实现了一个 Agent 适配层（adapter layer），用于把不同厂商的 AI 编程 Agent（Claude Code、Codex、OpenClaw 等）以统一的钩子契约挂入 Hivemind 自身的会话采集、记忆检索与 recall 流程。

适配层的角色包括：

• 声明式接入：每个子目录提供一个目标 Agent 的安装包，描述事件钩子、脚本入口、依赖与元数据；
• 事件归一化：把不同 Agent 的 hook schema（Claude Code 使用 UserPromptSubmit/SessionStart 等事件，Codex 使用同等角色的事件）映射成 Hivemind 一侧的 recall、trace 上传入口；
• 可选能力暴露：通过 plugin.json 把命令、工具、session-inject 等扩展能力注册到宿主 Agent。

资料来源：harnesses/claude-code/hooks/hooks.json:1-40、harnesses/codex/hooks/hooks.json:1-40、harnesses/openclaw/openclaw.plugin.json:1-30

2. 目录结构与适配器划分

harnesses/ 下按目标 Agent 名字分包，每个包是一个独立的 install unit：

每个包的边界遵循「一份配置 + 一个入口 + 一个可选 plugin」的模式，宿主 Agent 通过自身扩展机制读取对应 hooks.json 或 plugin.json，进而调用 Hivemind 提供的 hivemind recall、hivemind log-session 等命令。

资料来源：harnesses/codex/install.sh:1-30、harnesses/openclaw/openclaw.plugin.json:1-30

3. 事件流与钩子契约

以 Claude Code 为例，hooks.json 把 UserPromptSubmit、SessionStart 这类原生事件分别绑定到 recall worker 与索引初始化；Codex 端的 hooks.json 复用同样的事件归一化约定，只是命令路径指向 codex 子目录。INSTALL.md 与 install.sh 负责把这些配置自动复制到用户级配置目录，并对 Command 路径进行占位替换。

下面是该层典型的端到端事件流：

flowchart LR
  A[Agent Runtime<br/>Claude Code / Codex] -- hook event --> B[hooks.json<br/>注册器]
  B -- stdio / CLI 调用 --> C[recall worker<br/>或 session-start]
  C -- HTTP / local --> D[Hivemind Core<br/>deeplake + pg-deeplake]
  D -- vector 结果 --> C
  C -- inject 到 prompt --> A

已知风险点：当 embed-daemon.js 启动器缺失但 embeddings 已启用时，UserPromptSubmit 钩子会在 2 秒超时窗口内被强制丢弃（见 issue #296），因此 Harness 层往往需要保证 embed-deps 被完整部署，或在 hooks.json 中调高 timeout 字段。

资料来源：harnesses/claude-code/hooks/hooks.json:1-40、harnesses/codex/hooks/hooks.json:1-40、harnesses/codex/INSTALL.md:1-20

4. OpenClaw 插件适配

harnesses/openclaw/ 使用 plugin.json 而非 hooks.json，这表明 OpenClaw 走的是插件而非钩子模式。openclaw.plugin.json 通常声明 plugin 名、入口 src/index.ts 以及供宿主调度的命名空间；src/index.ts 则负责实现工具（tools）、自动构建（auto-build）与 session 注入（session inject）等具体行为（参见 v0.7.118 release notes）。

这意味着 Hivemind 通过两种并行方式覆盖不同 Agent：

1. Hooks 模式（Claude Code / Codex）：轻量、按事件触发，主要负责 recall 与 trace 注入；
2. Plugin 模式（OpenClaw）：重量级、长期驻留，可暴露 MCP 风格的工具集合。

资料来源：harnesses/openclaw/openclaw.plugin.json:1-30、harnesses/openclaw/src/index.ts:1-40

5. 局限与演进方向

• 后端强依赖：目前 trace 与 recall 仍然依赖 deeplake + pg-deeplake 后端，本地纯离线流程尚未支持（参见 issue #282）；
• 会话启动开销：session-start 期间的索引重建在 sessions 表规模较大时（如 ~40k 行，参见 issue #89）容易达到 10s 超时阈值，是 Harness 适配层下一个重点优化点；
• 多用户凭证区分：同一台机器运行多个 Claude 凭证时，Harness 层尚不能按凭证路由数据（参见 issue #113），需要在 hook 调用链中尽早注入 account id 上下文。

资料来源：harnesses/codex/install.sh:1-30、harnesses/openclaw/src/index.ts:1-40

故障模式分类与典型症状

下表汇总了社区议题中高频出现的故障模式、对应源码模块与已发布的修复版本：

嵌入守护进程与召回钩子链路

UserPromptSubmit 钩子在 Claude Code 每次提交提示词时被触发，由 src/hooks/recall.ts 启动召回流程。召回阶段需要调用嵌入服务生成向量；当用户配置启用了嵌入但 embed-deps 中缺失 embed-daemon.js 启动器时，src/embeddings/daemon.ts 会反复尝试 spawn 而失败，导致钩子输出被 2s 超时阈值丢弃。资料来源：src/hooks/recall.ts:1-80。自愈逻辑位于 src/embeddings/self-heal.ts，负责检测启动器缺失并提示用户重新安装，但目前仍依赖外部修复。资料来源：src/embeddings/standalone-embed-client.ts:40-120。社区已确认该问题在全新会话中持续复现，临时缓解方式包括：临时在 settings.json 中禁用相关钩子、或确保嵌入依赖完整安装。

索引构建与会话启动延迟

SessionStart 阶段会调用 src/deeplake-api.ts:ensureLookupIndex，对 sessions 表执行 CREATE INDEX IF NOT EXISTS。在如 activeloop/hivemind 这类会话行数达到约 4 万的繁忙工作区上，该语句在 pg_deeplake 后端中耗时可达 10s，触发钩子超时。资料来源：src/deeplake-api.ts:200-260。src/index-marker-store.ts 负责维护索引构建的时间戳与新鲜度标记，理论上应能跳过尚未过期的索引重建，但当前 TTL 与标记新鲜度校验的实现尚未覆盖高并发写入场景。资料来源：src/index-marker-store.ts:30-90。运维建议：在大型工作区临时调高 SessionStart 钩子超时阈值，或定期手工重建索引以分散开销。

模式漂移与查询错误

UI 层加载 memory 表时会触发 Query Error: Data type mismatch: pg_deeplake: schema drift on table "default.memory"，根因是 pg 投影的列索引与底层 deeplake 数据集结构不一致。src/deeplake-schema.ts 负责维护表结构映射，但在跨版本升级或外部直接修改数据集时容易发生漂移。资料来源：src/deeplake-schema.ts:50-140。建议在升级前执行 schema 校验脚本，或在 UI 中提供"重建表结构"操作以恢复一致状态。

已知限制与近期版本演进

社区已确认 Hivemind 当前不提供纯本地化部署方案，必须依赖 deeplake 后端与 pg-deeplake 来采集追踪、启用记忆搜索与召回。资料来源：issue #282。在多 Claude 凭据共存场景下（#113），Hivemind 尚不支持按凭据自动筛选采集，需用户手动切换日志开关。近期版本聚焦稳定性修复：v0.7.115 跳过缺失表上的失败 SELECT，v0.7.116 在 tree-sitter addon 缺失时降级而非崩溃，v0.7.117/v0.7.118 修复 wiki summary worker 在长会话上的崩溃并引入 openclaw 代码图自动构建。资料来源：src/cli/index.ts:1-60、资料来源：src/rules/store.ts:20-70、资料来源：src/wiki/summary-worker.ts:1-50。建议运维在升级前参考对应 PR 与 release note，评估对自定义钩子与外部 addon 的影响。

Pitfall Log / 踩坑日志

项目：activeloopai/hivemind

摘要：发现 22 个潜在踩坑项，其中 0 个为 high/blocking；最高优先级：安装坑 - 失败模式：installation: Recall UserPromptSubmit hook hangs (2s timeout) when embed-daemon.js launcher is missing from...。

1. 安装坑 · 失败模式：installation: Recall UserPromptSubmit hook hangs (2s timeout) when embed-daemon.js launcher is missing from...

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this installation risk before relying on the project: Recall UserPromptSubmit hook hangs (2s timeout) when embed-daemon.js launcher is missing from embed-deps despite embeddings enabled
• 对用户的影响：Developers may fail before the first successful local run: Recall UserPromptSubmit hook hangs (2s timeout) when embed-daemon.js launcher is missing from embed-deps despite embeddings enabled
• 证据：failure_mode_cluster:github_issue | https://github.com/activeloopai/hivemind/issues/296 | Recall UserPromptSubmit hook hangs (2s timeout) when embed-daemon.js launcher is missing from embed-deps despite embeddings enabled

2. 安装坑 · 失败模式：installation: v0.7.116 — fix(cli): don't crash when optional tree-sitter addon is absent (install P0)

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this installation risk before relying on the project: v0.7.116 — fix(cli): don't crash when optional tree-sitter addon is absent (install P0)
• 对用户的影响：Upgrade or migration may change expected behavior: v0.7.116 — fix(cli): don't crash when optional tree-sitter addon is absent (install P0)
• 证据：failure_mode_cluster:github_release | https://github.com/activeloopai/hivemind/releases/tag/v0.7.116 | v0.7.116 — fix(cli): don't crash when optional tree-sitter addon is absent (install P0)

3. 安装坑 · 来源证据：Recall UserPromptSubmit hook hangs (2s timeout) when embed-daemon.js launcher is missing from embed-deps despite embedd…

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：GitHub 社区证据显示该项目存在一个安装相关的待验证问题：Recall UserPromptSubmit hook hangs (2s timeout) when embed-daemon.js launcher is missing from embed-deps despite embeddings enabled
• 对用户的影响：可能阻塞安装或首次运行。
• 证据：community_evidence:github | https://github.com/activeloopai/hivemind/issues/296 | 来源讨论提到 node 相关条件，需在安装/试用前复核。

4. 配置坑 · 可能修改宿主 AI 配置

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：项目面向 Claude/Cursor/Codex/Gemini/OpenCode 等宿主，或安装命令涉及用户配置目录。
• 对用户的影响：安装可能改变本机 AI 工具行为，用户需要知道写入位置和回滚方法。
• 证据：capability.host_targets | https://github.com/activeloopai/hivemind | host_targets=claude, openclaw, claude_code, cursor

5. 能力坑 · 能力判断依赖假设

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：README/documentation is current enough for a first validation pass.
• 对用户的影响：假设不成立时，用户拿不到承诺的能力。
• 证据：capability.assumptions | https://github.com/activeloopai/hivemind | README/documentation is current enough for a first validation pass.

6. 运行坑 · 失败模式：runtime: session-start: CREATE INDEX IF NOT EXISTS times out at 10s on busy sessions tables

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this runtime risk before relying on the project: session-start: CREATE INDEX IF NOT EXISTS times out at 10s on busy sessions tables
• 对用户的影响：Developers may hit a documented source-backed failure mode: session-start: CREATE INDEX IF NOT EXISTS times out at 10s on busy sessions tables
• 证据：failure_mode_cluster:github_issue | https://github.com/activeloopai/hivemind/issues/89 | session-start: CREATE INDEX IF NOT EXISTS times out at 10s on busy sessions tables

7. 运行坑 · 失败模式：runtime: v0.7.117 — fix: stop wiki summary worker crash on long sessions

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this runtime risk before relying on the project: v0.7.117 — fix: stop wiki summary worker crash on long sessions
• 对用户的影响：Upgrade or migration may change expected behavior: v0.7.117 — fix: stop wiki summary worker crash on long sessions
• 证据：failure_mode_cluster:github_release | https://github.com/activeloopai/hivemind/releases/tag/v0.7.117 | v0.7.117 — fix: stop wiki summary worker crash on long sessions

8. 运行坑 · 失败模式：runtime: v0.7.118 — fix: stop wiki summary worker crash on long sessions

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this runtime risk before relying on the project: v0.7.118 — fix: stop wiki summary worker crash on long sessions
• 对用户的影响：Upgrade or migration may change expected behavior: v0.7.118 — fix: stop wiki summary worker crash on long sessions
• 证据：failure_mode_cluster:github_release | https://github.com/activeloopai/hivemind/releases/tag/v0.7.118 | v0.7.118 — fix: stop wiki summary worker crash on long sessions

9. 运行坑 · 来源证据：session-start: CREATE INDEX IF NOT EXISTS times out at 10s on busy sessions tables

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：GitHub 社区证据显示该项目存在一个运行相关的待验证问题：session-start: CREATE INDEX IF NOT EXISTS times out at 10s on busy sessions tables
• 对用户的影响：可能增加新用户试用和生产接入成本。
• 证据：community_evidence:github | https://github.com/activeloopai/hivemind/issues/89 | 来源类型 github_issue 暴露的待验证使用条件。

10. 维护坑 · 维护活跃度未知

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：未记录 last_activity_observed。
• 对用户的影响：新项目、停更项目和活跃项目会被混在一起，推荐信任度下降。
• 证据：evidence.maintainer_signals | https://github.com/activeloopai/hivemind | last_activity_observed missing

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：no_demo
• 证据：downstream_validation.risk_items | https://github.com/activeloopai/hivemind | no_demo; severity=medium

12. 安全/权限坑 · 存在评分风险

• 严重度：medium
• 证据强度：source_linked
• 发现：no_demo
• 对用户的影响：风险会影响是否适合普通用户安装。
• 证据：risks.scoring_risks | https://github.com/activeloopai/hivemind | no_demo; severity=medium

13. 运行坑 · 失败模式：performance: Other (local) API options?

• 严重度：low
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this performance risk before relying on the project: Other (local) API options?
• 对用户的影响：Developers may hit a documented source-backed failure mode: Other (local) API options?
• 证据：failure_mode_cluster:github_issue | https://github.com/activeloopai/hivemind/issues/282 | Other (local) API options?

14. 运行坑 · 失败模式：performance: v0.7.109 — feat: add skillify push to upload local skills to org table

• 严重度：low
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this performance risk before relying on the project: v0.7.109 — feat: add skillify push to upload local skills to org table
• 对用户的影响：Upgrade or migration may change expected behavior: v0.7.109 — feat: add skillify push to upload local skills to org table
• 证据：failure_mode_cluster:github_release | https://github.com/activeloopai/hivemind/releases/tag/v0.7.109 | v0.7.109 — feat: add skillify push to upload local skills to org table

15. 维护坑 · issue/PR 响应质量未知

• 严重度：low
• 证据强度：source_linked
• 发现：issue_or_pr_quality=unknown。
• 对用户的影响：用户无法判断遇到问题后是否有人维护。
• 证据：evidence.maintainer_signals | https://github.com/activeloopai/hivemind | issue_or_pr_quality=unknown

16. 维护坑 · 发布节奏不明确

• 严重度：low
• 证据强度：source_linked
• 发现：release_recency=unknown。
• 对用户的影响：安装命令和文档可能落后于代码，用户踩坑概率升高。
• 证据：evidence.maintainer_signals | https://github.com/activeloopai/hivemind | release_recency=unknown

17. 维护坑 · 失败模式：maintenance: v0.7.110 — feat: add skillify push to upload local skills to org table

• 严重度：low
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this maintenance risk before relying on the project: v0.7.110 — feat: add skillify push to upload local skills to org table
• 对用户的影响：Upgrade or migration may change expected behavior: v0.7.110 — feat: add skillify push to upload local skills to org table
• 证据：failure_mode_cluster:github_release | https://github.com/activeloopai/hivemind/releases/tag/v0.7.110 | v0.7.110 — feat: add skillify push to upload local skills to org table

18. 维护坑 · 失败模式：maintenance: v0.7.111 — feat: add skillify push to upload local skills to org table

• 严重度：low
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this maintenance risk before relying on the project: v0.7.111 — feat: add skillify push to upload local skills to org table
• 对用户的影响：Upgrade or migration may change expected behavior: v0.7.111 — feat: add skillify push to upload local skills to org table
• 证据：failure_mode_cluster:github_release | https://github.com/activeloopai/hivemind/releases/tag/v0.7.111 | v0.7.111 — feat: add skillify push to upload local skills to org table

19. 维护坑 · 失败模式：maintenance: v0.7.112 — feat: add skillify push to upload local skills to org table

• 严重度：low
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this maintenance risk before relying on the project: v0.7.112 — feat: add skillify push to upload local skills to org table
• 对用户的影响：Upgrade or migration may change expected behavior: v0.7.112 — feat: add skillify push to upload local skills to org table
• 证据：failure_mode_cluster:github_release | https://github.com/activeloopai/hivemind/releases/tag/v0.7.112 | v0.7.112 — feat: add skillify push to upload local skills to org table

20. 维护坑 · 失败模式：maintenance: v0.7.113 — fix: fold skill trigger into host-visible description

• 严重度：low
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this maintenance risk before relying on the project: v0.7.113 — fix: fold skill trigger into host-visible description
• 对用户的影响：Upgrade or migration may change expected behavior: v0.7.113 — fix: fold skill trigger into host-visible description
• 证据：failure_mode_cluster:github_release | https://github.com/activeloopai/hivemind/releases/tag/v0.7.113 | v0.7.113 — fix: fold skill trigger into host-visible description

21. 维护坑 · 失败模式：maintenance: v0.7.114 — fix: fold skill trigger into host-visible description

• 严重度：low
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this maintenance risk before relying on the project: v0.7.114 — fix: fold skill trigger into host-visible description
• 对用户的影响：Upgrade or migration may change expected behavior: v0.7.114 — fix: fold skill trigger into host-visible description
• 证据：failure_mode_cluster:github_release | https://github.com/activeloopai/hivemind/releases/tag/v0.7.114 | v0.7.114 — fix: fold skill trigger into host-visible description

22. 维护坑 · 失败模式：maintenance: v0.7.115 — fix(rules): skip doomed SELECT on `rules list` when hivemind_rules is absent

• 严重度：low
• 证据强度：source_linked
• 发现：Developers should check this maintenance risk before relying on the project: v0.7.115 — fix(rules): skip doomed SELECT on rules list when hivemind_rules is absent
• 对用户的影响：Upgrade or migration may change expected behavior: v0.7.115 — fix(rules): skip doomed SELECT on rules list when hivemind_rules is absent
• 证据：failure_mode_cluster:github_release | https://github.com/activeloopai/hivemind/releases/tag/v0.7.115 | v0.7.115 — fix(rules): skip doomed SELECT on rules list when hivemind_rules is absent