reasoningbank-with-agentdb
بناء وكلاء AI ذاتية التعلم مع الذاكرة
또한 다음에서 사용할 수 있습니다: DNYoussef
يواجه وكلاء AI صعوبات في التعلم من التجارب السابقة والتحسن بمرور الوقت. يوفر ReasoningBank أنماط التعلم التكيفي باستخدام AgentDB حتى يتمكن الوكلاء من تتبع المسارات، والحكم على النتائج، وتقطير الذكريات في أنماط قابلة لإعادة الاستخدام.
스킬 ZIP 다운로드
Claude에서 업로드
설정 → 기능 → 스킬 → 스킬 업로드로 이동
토글을 켜고 사용 시작
테스트해 보기
"reasoningbank-with-agentdb" 사용 중입니다. Store this solution: I fixed a slow API endpoint by adding eager loading to eliminate N+1 queries. Latency dropped from 2500ms to 150ms.
예상 결과:
- Experience stored successfully
- Pattern: API optimization with eager loading
- Domain: backend-optimization
- Confidence: 0.95
- Available for retrieval in future optimization tasks
"reasoningbank-with-agentdb" 사용 중입니다. Find similar solutions for optimizing database performance
예상 결과:
- Found 5 similar patterns
- Top match: Eager loading + caching (similarity: 0.92)
- Success rate: 94% across 23 uses
- Recommended approach: Add eager loading first, then Redis caching
"reasoningbank-with-agentdb" 사용 중입니다. Judge this trajectory: I tried three approaches to fix the memory leak. First approach failed, second partially worked, third succeeded by properly cleaning up event listeners.
예상 결과:
- Verdict: likely_success
- Confidence: 0.87
- Comparison: Matches pattern of iterative problem-solving
- Key success factor: Multiple approaches tried before solution
보안 감사
안전This is a documentation-only skill containing markdown and TypeScript API examples. No executable code, scripts, network calls, filesystem operations, or environment variable access. Pure prompt-based skill with no security concerns. All 77 static findings are false positives triggered by markdown code blocks showing example commands.
위험 요인
🌐 네트워크 접근 (3)
📁 파일 시스템 액세스 (5)
⚙️ 외부 명령어 (41)
품질 점수
만들 수 있는 것
بناء أنظمة AI تكيّفية
إنشاء وكلاء AI يتعلمون من التجربة ويحسنون اتخاذ القرار بمرور الوقت باستخدام مطابقة الأنماط ودمج الذاكرة.
تنفيذ تجربة إعادة التشغيل
بناء أنظمة التعلم المعزز التي تخزن وتسترجع وتتعلم من مسارات الوكلاء والنتائج الناجحة.
إضافة ذاكرة لمساعدي AI
إعطاء وكلاء Claude Code ذاكرة دائمة ليتذكروا الحلول التي نجحت عبر الجلسات.
이 프롬프트를 사용해 보세요
استخدم ReasoningBank لتخزين هذا الحل كنمط تجربة. قم بتضمين وصف المشكلة والنهج المتبع والنتائج. اضبط الثقة على 0.95.
ابحث في ReasoningBank عن حلول سابقة مشابهة. استخدم MMR للحصول على نتائج متنوعة وقم بتركيب السياق لفهم الأنماط.
قيّم مسار تنفيذ الوكيل هذا. هل كان ناجحًا؟ قارنه بأنماط سابقة مشابهة. أعد الحكم ودرجة الثقة.
دمج جميع التجارب في المجال في أنماط عالية المستوى. تحديد الأساليب المشتركة ومعدلات النجاح. تخزين الأنماط المقطرة.
모범 사례
- صنّف التجارب حسب المجال للاستهداف الدقيق واست|matching أنظف
- استخدم درجات ثقة عالية عند تخزين الأنماط الناجحة المحققة
- فعّل تحسين الذاكرة دوريًا لدمج التجارب المتشابهة
피하기
- تخزين كل إجراء طفيف كتجربة منفصلة بدون دمج
- استخدام نفس المجال لأنماط غير ذات صلة مما يجعل الاسترجاع صاخبًا
- تخطي تتبع المسارات بعد المهام المعقدة مما يفقد بيانات التعلم القيمة