GitHub - andrewyng/context-hub

Resumen Principal

Context Hub (Chub) es una solución innovadora diseñada para agentes de codificación que busca resolver problemas críticos como la "alucinación de APIs" y la falta de persistencia del conocimiento entre sesiones. Actúa como un repositorio centralizado y curado de documentación técnica y habilidades, accesible a través de una interfaz de línea de comandos (CLI). Su propósito principal es equipar a los agentes con información fiable y versionada, permitiéndoles escribir código más preciso y eficiente. A través de funcionalidades como las anotaciones locales que persisten en el tiempo y el feedback dirigido a los mantenedores del contenido, Chub facilita un ciclo de mejora continua. Los agentes no solo acceden a información precisa, sino que también aprenden de sus experiencias pasadas, aplicando notas persistentes y contribuyendo a la calidad global de la documentación. Esto transforma la experiencia del agente, pasando de resultados ruidosos y olvido de conocimientos a una mayor probabilidad de éxito en la codificación y una evolución inteligente con cada tarea.

Elementos Clave

Ecosistema de Auto-Mejora para Agentes: Context Hub está fundamentalmente diseñado para crear un ciclo virtuoso donde los agentes se vuelven progresivamente más inteligentes con el tiempo. Esto se logra mediante dos mecanismos principales: las anotaciones que los agentes adjuntan localmente a la documentación, persistiendo entre sesiones para un aprendizaje individualizado, y el feedback (calificaciones de "up" o "down") que se envía a los autores, mejorando la calidad del contenido para toda la comunidad.
Documentación Curada y Versionada: A diferencia de la búsqueda web ruidosa y desorganizada, Chub proporciona acceso a documentación API y habilidades que son curadas, versionadas y específicas del lenguaje (ej. openai/chat para Python o JavaScript). Todo el contenido es abierto, se mantiene como markdown en un repositorio público, lo que permite la inspección exacta de lo que el agente lee y fomenta la contribución de la comunidad, proveedores de API y autores de frameworks.
Interfaz de Línea de Comandos (CLI) para Agentes: La interacción principal con Context Hub se realiza a través de comandos CLI sencillos y eficientes. Incluyen chub search [query] para encontrar documentos, chub get <id> [--lang] para obtener documentación específica, chub annotate <id> <note> para añadir notas personales persistentes, y `chub feedback

Coding agents hallucinate APIs and forget what they learn in a session. Context Hub gives them curated, versioned docs, plus the ability to get smarter with every task. All content is open and maintained as markdown in this repo — you can inspect exactly what your agent reads, and contribute back.

Quick Start

npm install -g @aisuite/chub
chub search openai                 # find what's available
chub get openai/chat --lang py     # fetch current docs (Python version)

How It Works

Chub is designed for your coding agent to use (not for you to use!). You can prompt your agent to use it (e.g., "Use the CLI command chub to get the latest API documentation for calling OpenAI. Run 'chub help' to understand how it works.") Or by creating an agent skill to use Chub using SKILL.md, and ideally prompting your agent to remember to use this skill. (If you are using Claude Code, create the directory ~/.claude/skills/get-api-docs and put SKILL.md there.)

Most of the time, it's simple — search, fetch, use:

chub search "stripe payments"        # find relevant docs
chub get stripe/api --lang js        # fetch the doc
# Agent reads the doc, writes correct code. Done.

When the agent discovers a gap, it can annotate locally for next time:

chub annotate stripe/api "Needs raw body for webhook verification"

# Next session, the annotation appears automatically on chub get.

Feedback flows back to authors — chub feedback stripe/api up or down — vote the docs up or down so they can get better for everyone over time.

Content Types

Versioned, language-specific. "What to know."

chub get openai/chat --lang py       # Python variant
chub get openai/chat --lang js       # JavaScript variant

More content types than API documentation (such as agent skills) are on the roadmap.

Commands

Command	Purpose
`chub search [query]`	Search docs and skills (no query = list all)
`chub get <id> [--lang py\|js]`	Fetch docs or skills by ID
`chub annotate <id> <note>`	Attach a note to a doc or skill
`chub annotate <id> --clear`	Remove annotations
`chub annotate --list`	List all annotations
`chub feedback <id> <up\|down>`	Upvote or downvote a doc (sent to maintainers)

For the full list of commands, flags, and piping patterns, see the CLI Reference.

Self-Improving Agents

Context Hub is designed for a loop where agents get better over time.

Annotations are local notes that agents attach to docs. They persist across sessions and appear automatically on future fetches — so agents learn from past experience. See Feedback and Annotations.

Feedback (up/down ratings with optional labels) goes to doc authors, who update the content based on what's working and what isn't. The docs get better for everyone — not just your local annotations.

  Without Context Hub                          With Context Hub
  ───────────────────                          ─────────────────
  Search the web                               Fetch curated docs
  Noisy results                                Higher chance of code working
  Code breaks                                  Agent notes any gaps/workarounds
  Effort in fixing                             ↗ Even smarter next session
  Knowledge forgotten
  ↻ Repeat next session

Key Features

Incremental Fetch

Docs can have multiple reference files beyond the main entry point. Fetch only what you need — no wasted tokens. Use --file to grab specific references, or --full for everything. See the CLI Reference.

Annotations & Feedback

Annotations are local notes that agents attach to docs — they persist across sessions and appear automatically on future fetches. Feedback (up/down ratings) goes to doc authors to improve the content for everyone. See Feedback and Annotations.

Contributing

Anyone can contribute docs and skills — API providers, framework authors, and the community. Content is plain markdown with YAML frontmatter, submitted as pull requests. See the Content Guide for the format and structure.

Agent feedback (up/down ratings from real usage) flows back to authors, helping surface what needs fixing and improving overall quality over time.

License

MIT

Absortio