brainlayer — for Claude Code brainlayer, golems, community, for Claude Code, ide skills, brain_search, brain_store, brain_recall, Knowledge, Pipeline

v1.0.0
GitHub

À propos de ce Skill

Parfait pour les agents d'IA nécessitant une analyse avancée de l'historique des conversations et des capacités de requête de bases de données vectorielles. Resume localise : Use when brain search/brain store/brain recall fail, when you need BrainLayer CLI syntax for indexing/enrichment, or when checking storage stats and DB paths. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

Fonctionnalités

BrainLayer — Knowledge Pipeline
External repo: github.com/EtanHey/brainlayer
Formerly "Zikaron". CLI: brainlayer. MCP tools: brain search, brain store, brain recall.
MCP Tools (3 available)
------ -------------

# Sujets clés

for Claude Code brain_search brain_store brain_recall Knowledge Pipeline
EtanHey EtanHey
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Mis à jour: 3/12/2026

Skill Overview

Start with fit, limitations, and setup before diving into the repository.

Parfait pour les agents d'IA nécessitant une analyse avancée de l'historique des conversations et des capacités de requête de bases de données vectorielles. Resume localise : Use when brain search/brain store/brain recall fail, when you need BrainLayer CLI syntax for indexing/enrichment, or when checking storage stats and DB paths. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

Pourquoi utiliser cette compétence

Permet aux agents de effectuer des recherches sémantiques sur les conversations et les connaissances passées en utilisant des outils tels que brain_search, brain_store et brain_recall, en exploitant une base de données vectorielle recherchable pour interroger les solutions passées, les modèles de

Meilleur pour

Parfait pour les agents d'IA nécessitant une analyse avancée de l'historique des conversations et des capacités de requête de bases de données vectorielles.

↓ Cas d'utilisation exploitables for brainlayer

Requête de conversations passées pour des modèles de code et des solutions
Indexation de l'historique des conversations de Claude Code dans une base de données vectorielle recherchable
Sessions de débogage en utilisant brain_recall pour une résolution efficace des problèmes

! Sécurité et Limitations

  • Nécessite l'installation de la CLI de brainlayer
  • Limité à l'indexation de l'historique des conversations de plateformes prises en charge comme Claude Code
  • Dépendant de l'écosystème monorepo de Golem

About The Source

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Démo Labs

Browser Sandbox Environment

⚡️ Ready to unleash?

Experience this Agent in a zero-setup browser environment powered by WebContainers. No installation required.

Boot Container Sandbox

FAQ et étapes d’installation

These questions and steps mirror the structured data on this page for better search understanding.

? Questions fréquentes

Qu’est-ce que brainlayer ?

Parfait pour les agents d'IA nécessitant une analyse avancée de l'historique des conversations et des capacités de requête de bases de données vectorielles. Resume localise : Use when brain search/brain store/brain recall fail, when you need BrainLayer CLI syntax for indexing/enrichment, or when checking storage stats and DB paths. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

Comment installer brainlayer ?

Exécutez la commande : npx killer-skills add EtanHey/golems/brainlayer. Elle fonctionne avec Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code et plus de 19 autres IDE.

Quels sont les cas d’usage de brainlayer ?

Les principaux cas d’usage incluent : Requête de conversations passées pour des modèles de code et des solutions, Indexation de l'historique des conversations de Claude Code dans une base de données vectorielle recherchable, Sessions de débogage en utilisant brain_recall pour une résolution efficace des problèmes.

Quels IDE sont compatibles avec brainlayer ?

Cette skill est compatible avec Cursor, Windsurf, VS Code, Trae, Claude Code, OpenClaw, Aider, Codex, OpenCode, Goose, Cline, Roo Code, Kiro, Augment Code, Continue, GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, and Amazon Q Developer. Utilisez la CLI Killer-Skills pour une installation unifiée.

Y a-t-il des limites pour brainlayer ?

Nécessite l'installation de la CLI de brainlayer. Limité à l'indexation de l'historique des conversations de plateformes prises en charge comme Claude Code. Dépendant de l'écosystème monorepo de Golem.

↓ Comment installer ce skill

  1. 1. Ouvrir le terminal

    Ouvrez le terminal ou la ligne de commande dans le dossier du projet.

  2. 2. Lancer la commande d’installation

    Exécutez : npx killer-skills add EtanHey/golems/brainlayer. La CLI détectera automatiquement votre IDE ou votre agent et configurera la skill.

  3. 3. Commencer à utiliser le skill

    Le skill est maintenant actif. Votre agent IA peut utiliser brainlayer immédiatement dans le projet.

! Source Notes

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Upstream Repository Material

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Upstream Source

brainlayer

Install brainlayer, an AI agent skill for AI agent workflows and automation. Explore features, use cases, limitations, and setup guidance.

SKILL.md
Readonly
Upstream Repository Material
The section below comes from the upstream repository. Use it as supporting material alongside the fit, use-case, and installation summary on this page.
Upstream Source

BrainLayer — Knowledge Pipeline

External repo: github.com/EtanHey/brainlayer Formerly "Zikaron". CLI: brainlayer. MCP tools: brain_search, brain_store, brain_recall.

BrainLayer indexes Claude Code conversation history into a searchable vector database. Query past solutions, code patterns, and debugging sessions.

MCP Tools (3 available)

ToolWhat It Does
brain_searchSemantic search across past conversations and knowledge
brain_storePersistently store memories (auto-type, auto-importance)
brain_recallProactive context retrieval by file, topic, or current state

Old brainlayer_* names still work as backward-compat aliases.

CLI Quick Reference

bash
1# Search past conversations
2brainlayer search "how did I implement authentication"
3brainlayer search "error handling" --project golems
4
5# Index conversations
6brainlayer index
7brainlayer index -p project-name
8
9# Run enrichment (local LLM metadata extraction)
10brainlayer enrich
11
12# Stats
13brainlayer stats
14
15# Interactive dashboard
16brainlayer dashboard

MCP Config

json
1{
2  "mcpServers": {
3    "brainlayer": {
4      "command": "brainlayer-mcp"
5    }
6  }
7}

Storage

text
1~/.local/share/brainlayer/
2├── brainlayer.db    # sqlite-vec database (vectors + metadata, ~1.4GB)
3└── prompts/         # Deduplicated system prompts

When to Use

  • Finding past solutions: "How did I handle that API rate limiting before?"
  • Debugging patterns: "What error messages have I seen with this library?"
  • Code reuse: "Find my previous implementation of pagination"
  • File history: "What sessions touched this file?"
  • Regression detection: "What changed since this file last worked?"

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