Create Vkm Kit

Tu agente olvida todo al cerrar el chat. Este kit le da una memoria que sobrevive entre sesiones: una carpeta de notas Markdown en tu propio repo git que el modelo lee y escribe por MCP. Sin nube, sin cuenta, sin lock-in — si mañana borras el kit, tus notas siguen ahí y las abre cualquier editor de texto.

Empieza en 5 minutos

1. Un comando conecta tu editor a un vault (lo crea si no existe, fusiona tu mcp.json sin romper otras entradas, hace backup):

npx @vkmikc/create-vkm-kit -y

2. Reinicia tu editor. Los servidores MCP cargan al arrancar; ningún agente puede cargarlos en caliente, ni el que acabó de instalarlos.

3. En un chat nuevo, pídele esto:

«Lee START_HERE.md de mi vault y dime qué contiene.»

Si te responde con el contenido, ya tienes memoria persistente. Eso es todo lo que necesitas para empezar — de aquí para abajo es opcional.

Enfocado primero en Codex, Claude Code y Kimi Code (también cablea Cursor), con todas las funciones activas por defecto: registra el MCP en los cuatro, activa la búsqueda híbrida (BM25, semántica y grafo), el grafo de conocimiento (relaciones tipadas y observaciones), los memory reports, la aceleración sqlite-vec, la seguridad multi-escritor (etag, ifMatch y lock de escritura, ADR-0037) y el bucle de memoria evolutiva (recall de fallos, boost por uso, propuestas de memory-reflect, ADR-0038), instala el backend Python, construye el índice e instala las reglas — sin preguntas. Córrelo desde un clon del kit (o pásale --repo-root <clon>):

npx @vkmikc/create-vkm-kit --full          # = --ide codex,claude,cursor,kimi --with-hybrid --semantic --vec --build-index --install-backend --rules --obscura

Si no hay clon a mano, --full no aborta: cae a basic-memory (sin híbrido) y avisa.

Dile «linkea el repo e instálalo con todas sus herramientas y capacidades»: clona y ejecuta npm install + npm run setup — preflight de dependencias → instalación --full (memoria híbrida + token-saver + vkm-doctor + vkm-spec + skills) → verificación → aviso de reinicio. Paso a paso: 🇪🇸 instalar con agente · 🇬🇧 install with an agent.

npx @vkmikc/create-vkm-kit                 # asistente interactivo (pre-marca Codex + Claude)
npx @vkmikc/create-vkm-kit "<RUTA>" -y     # sin preguntas, en la ruta que elijas

Mantenerlo al día (ADR-0061). --check-update compara tu versión con la de npm y dice qué plantillas de skills/subagentes cambiaron — no escribe nada y nunca falla (sin red imprime "skipped" y sale 0). --update aplica ese plan: instala lo que falta o lo que cambió el kit, y deja intacto cualquier archivo que hayas editado tú (lo lista por nombre; --force lo pisa y descarta tus cambios, --dry-run previsualiza sin escribir).

Claude Code / Codex / Kimi Code en PC nuevo. --full ya registra el MCP vía claude mcp add / codex mcp add (en Kimi Code lo fusiona directo en ~/.kimi-code/mcp.json — no existe kimi mcp add) y construye el índice en el mismo comando. En Kimi Code además instala las reglas en ~/.kimi-code/AGENTS.md, las skills, el agente vkm-implementer y dos hooks: el mapa del vault en el primer prompt de cada sesión y un recordatorio de cierre una vez por sesión (ADR-0087; el hook Stop no corre en modo kimi -p). Para Claude Code además deja el vault como única memoria: apaga la auto-memoria nativa (autoMemoryEnabled:false), instala un hook SessionStart del vault (ADR-0029), dos hooks de aplicación determinista — bloqueo de escritura a la memoria nativa + recordatorio de cierre — para que funcione con cualquier modelo (ADR-0030), y un "effort advisor" que calibra coste sin interrumpir jamás: persiste el nivel de esfuerzo que el trabajo pide para la próxima sesión y te avisa una sola vez fuera del contexto del modelo (ADR-0081). ¿Solo lo básico? usa --ide codex,claude. Guía completa: 🇪🇸 instalar en PC nueva · 🇬🇧 fresh-PC install.

El nombre npm antiguo (@vkmikc/create-obsidian-memory) está deprecado y congelado en el kit v3 (3.15.0): no reenvía al nuevo, así que si lo tienes fijado en un script, cámbialo a @vkmikc/create-vkm-kit.

Guía completa paso a paso, con verificación: 🇪🇸 instalación · 🇬🇧 install. Cómo fluye la información: 🇪🇸 cómo funciona · 🇬🇧 how it works.

Qué ganas

• 🧠 Deja de repetir contexto. Las decisiones, preferencias y lecciones de ayer siguen ahí hoy, en cualquier chat y con cualquier modelo.
• 💸 Gasta menos tokens haciéndolo. El recall devuelve la sección que responde, no la nota entera: −62 % de tokens medidos contra leer notas completas, con gate en CI que rompe el build si regresa.
• 🔒 Es tuyo y es legible. Markdown plano en tu repo git. Ninguna nota sale de tu máquina, y el día que dejes el kit te quedas con todas.

Lo único obligatorio es el servidor MCP. Todo lo demás abajo es opcional y casi todo se activa cuando lo pides — la excepción es la proyección Postgres, que viene puesta y se quita con --no-postgres. Por eso la instalación es un comando aunque la lista sea larga.

ℹ️ obscura es software de terceros bajo licencia Apache-2.0 (h4ckf0r0day/obscura). El kit lo descarga del release oficial y lo verifica por SHA-256 — no lo empaqueta ni redistribuye. Búsqueda estructurada vía SearXNG on-demand (se levanta solo al buscar, se apaga al terminar; monitor de escritorio opcional) — ADR-0052.

🧭 Skills que instala el kit (además de los paquetes): /vkm-discipline — disciplina de ejecución cross-dominio (infiere la intención real, entrega más que lo literal, con evidencia ejecutada) que sube el rendimiento de cualquier modelo, Haiku a Opus — /vkm-spec (idea → spec anclada al vault) — /vkm-design (diseño profesional anti-genérico para cualquier UI/medio: dirección antes de píxeles, checks computados, librerías reales verificadas online, loop visual) — /vkm-research (consolida un banco RESEARCH/<tema> en un summary.md con wikilinks y supersesión) — /vkm-verify (demuestra que un check verde realmente corrió, cubrió tu cambio y sabe fallar: control negativo con prove-it.mjs) — /vkm-intake (lee bien la tarea antes de ejecutar: objetivo/entregable/no-hacer en 3 líneas, una sola pregunta cerrada si hay ambigüedad, inventario de lo que muestran las imágenes, contexto mínimo) — /vkm-seo (SEO brutal y medible para webs: cobertura semántica de sinónimos/variantes/ubicaciones, técnica + schema + visibilidad en búsqueda con IA, con audit estático antes/después) — y /vkm-ui-judge (juicio visual medido de cualquier GUI: web con audit Playwright en 3 viewports × claro/oscuro y contraste WCAG computado; Flutter con los gates de accesibilidad de flutter_test; Qt/.NET/Python/Java con loop de screenshots reales — arregla con evidencia antes/después en vez de "pensar mirando"). Cuál usar en cada situación: guía de skills. Detalle: ADR-0049, ADR-0053 y ADR-0056.

Mapa técnico completo y diagramas de flujo: ARCHITECTURE.md. El porqué de cada decisión: docs/adr/. Cada pieza y cada conexión, con diagramas de secuencia por operación: 🇪🇸 arquitectura a fondo · 🇬🇧 architecture deep dive.

Economía de tokens, medida y con candado en CI · Token economy, measured and CI-locked: recall passage-first −62% vs leer notas enteras (coste real del wire, k=3), assemble_context −68% de tokens de wire (mediana) vs encadenar búsquedas (gate CI 0.60/0.90), token-saver ≥30% de compactación con cero pérdida de diagnóstico (gate CI) y ≈ −1.300 tokens/sesión de renta fija (schemas + hook + bloque de reglas) — cada número tiene un gate que rompe el build si regresa (corpus fijo etiquetado + embedder determinista: pisos de regresión reproducibles, no un leaderboard). Detalle · detail: 🇪🇸 cómo funciona · 🇬🇧 how it works · evals/. Y con modelos vivos (ronda 2026-07-21, Haiku 4.5 + Sonnet 5, datos crudos commiteados): las 4 skills evaluadas rutean con 100% de acierto y 0% de falsos positivos (104 casos ES+EN; /vkm-verify, /vkm-intake y /vkm-ui-judge son posteriores al bench y todavía no están medidas); el A/B pre-registrado del token-saver dio delta 0.0 de calidad con el log ~81% más pequeño (veredicto: mantener — y la regla dice que un mecanismo que degrade se elimina); /vkm-discipline sube a Haiku de 47.0 a 91.7 (+44.7) en la tarea subespecificada sin tocar a Sonnet. Además un e2e smoke en CI prueba el stack entero por stdio real (instalar → indexar → buscar → escribir → re-buscar) y la latencia por query está gateada (p95 medido ~3 ms). Todo reproducible: evals/skills-triggering/ · evals/token-quality-ab/ · evals/discipline-bench/.

Más · More

• Después de instalar · After installing: 🇪🇸 guía de uso + situacional · 🇬🇧 usage + situational guide.
• ¿Vienes de 4.x? · Coming from 4.x? 🇪🇸 Migración a 5.0 · 🇬🇧 5.0 migration — en Windows, cierra todas las sesiones del editor antes de ejecutar el instalador.
• ¿Vienes de 3.x? · Coming from 3.x? 🇪🇸 Migración a 4.0 · 🇬🇧 4.0 migration.
• Seguridad / confianza: SECURITY.md — el vault es datos, no instrucciones.
• PC nuevo · Fresh PC (Claude Code): 🇪🇸 instalar en PC nueva · 🇬🇧 fresh-PC install.
• Comparación con alternativas: FAQ 🇪🇸 · FAQ 🇬🇧.
• Contribuir: CONTRIBUTING.md · Para agentes que tocan este repo: AGENTS.md.
• Versionado · Versioning: SemVer sobre el contrato instalado; majors congelados salvo ruptura inevitable — política.
• Privacidad / telemetría: docs/en/observability.md.

Licencia · License

Libre uso con atribución visible obligatoria (base MIT) — ver LICENSE.md. No es MIT estándar ni una licencia aprobada por la OSI: la cláusula de atribución visible obligatoria queda fuera de la definición open source de la OSI. Por eso cada package.json la declara como "license": "SEE LICENSE IN LICENSE.md" — ningún escáner debe clasificarla como MIT.