Fähigkeiten self-improving-agent

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self-improving-agent

Name: self-improving-agent
Author: charon-fan

Inhaltsrevision r2 Mittleres Risiko ⚙️ Externe Befehle🌐 Netzwerkzugriff📁 Dateisystemzugriff

KI-Skills mit Lerngedächtnis verbessern

KI-Agenten wiederholen über Aufgaben hinweg häufig Fehler. Dieser Skill zeichnet Erkenntnisse auf, extrahiert wiederverwendbare Muster und leitet zukünftige Skill-Aktualisierungen an.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)

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Agent-Anfrage

Review the Skillstore skill "self-improving-agent" from https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/charon-fan-self-improving-agent/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

Ihr Agent sollte weiterhin seinen Plan anzeigen und alle von der Sicherheitsrichtlinie verlangten Bestätigungen anfordern.

Agent-lesbare Ressourcen

Verwenden Sie diese Links, wenn ein KI-Agent, Crawler oder Skript sauberen Kontext benötigt, statt die vollständige Seite zu lesen.

Markdown-Detailseite GET /skills/charon-fan-self-improving-agent.md Signiertes manifest GET /api/skills/charon-fan-self-improving-agent/manifest Signiertes lockfile GET /api/skills/charon-fan-self-improving-agent/lockfile

Testen

„self-improving-agent“ wird verwendet. Eine Debugging-Sitzung ergab, dass Callback-Ketten ein veraltetes Refresh-Verhalten verursachten.

Erwartetes Ergebnis:

Der Skill würde die Episode zusammenfassen, das wiederverwendbare Muster benennen, die Konfidenz festlegen und Aktualisierungen für die Debugger-Anleitung empfehlen.

„self-improving-agent“ wird verwendet. Ein Benutzer meldet, dass ein neues Muster verwirrende PRD-Anforderungen verursacht hat.

Erwartetes Ergebnis:

Der Skill würde die Konfidenz senken, eine Korrekturnotiz erstellen und empfehlen, das Muster bis zur Validierung begrenzt einzusetzen.

„self-improving-agent“ wird verwendet. Ein Team möchte alle in der Woche gelernten Muster überprüfen.

Erwartetes Ergebnis:

Nach Ziel-Skill gruppierte Muster.
Elemente mit niedriger Konfidenz zur Überprüfung markiert.
Veraltete oder doppelte Anleitungen gekennzeichnet.

Sicherheitsaudit

Mittleres Risiko

v8 • 23.7.2026 Versionsbericht öffnen

Static findings are predominantly false positives caused by Markdown code fences, inline backticks, research links, and documentation of local paths. The bundled hook scripts only log event metadata and output lengths; they do not perform network requests, command interpolation, or memory writes. The documented automatic memory workflow still needs privacy controls because it can retain context from many skill events.

Gescannte Dateien

1,091

Analysierte Zeilen

Prüfelemente

Falschmeldungen ignoriert

Bestätigte Sicherheitsbedenken (1)

Mittel

SKILL.md:33-39 SKILL.md:80-86 README.md:20-29

Automatic cross-skill memory collection may retain sensitive task context

The skill describes automatic capture of experiences from all skill events and memory artifacts, but does not define data minimization, retention, or consent controls. Users may record task details or tool-related context in a persistent local memory store.

The documentation explicitly states universal event learning and identifies persistent semantic, episodic, and working memory locations. It does not specify a retention or sensitive-data exclusion policy.

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (48)

memory/semantic-patterns.json:270 references/appendix.md:82-83 references/appendix.md:83-98 SKILL.md:54-76 SKILL.md:76-113 SKILL.md:113-117 SKILL.md:117-136 SKILL.md:136-138 SKILL.md:138-142 SKILL.md:142-148 SKILL.md:148-150 SKILL.md:150-165 SKILL.md:165-167 SKILL.md:167-171 SKILL.md:171-176 SKILL.md:176-184 SKILL.md:184-198 SKILL.md:198-213 SKILL.md:213-229 SKILL.md:229-235 SKILL.md:235-249 SKILL.md:249-253 SKILL.md:253-259 SKILL.md:259-262 SKILL.md:262-263 SKILL.md:263-267 SKILL.md:267-268 SKILL.md:268-277 SKILL.md:277 SKILL.md:290-291 SKILL.md:291-292 SKILL.md:292-293 SKILL.md:293 SKILL.md:294-306 SKILL.md:306-330 SKILL.md:330-334 SKILL.md:334-342 SKILL.md:342-346 SKILL.md:346-352 SKILL.md:352 SKILL.md:354-361 SKILL.md:361-363 SKILL.md:363-367 SKILL.md:367-371 SKILL.md:371-409 SKILL.md:409-411 SKILL.md:411-415 SKILL.md:415-429

🌐 Netzwerkzugriff (12)

memory/semantic-patterns.json:58 SKILL.md:47 SKILL.md:48 SKILL.md:49 SKILL.md:50 SKILL.md:454 SKILL.md:455 SKILL.md:456 SKILL.md:457 SKILL.md:458 SKILL.md:459 SKILL.md:460

📁 Dateisystemzugriff (4)

README.md:25 README.md:25 references/appendix.md:31 references/appendix.md:31

Geprüft von: codex Audit-Verlauf anzeigen →

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Teile den versionierten Bewertungsbericht, das neutrale Badge, die Einbettungskarte und Zitate. Skillstore berichtet Nachweise, ohne zu entscheiden, ob dieser Skill sicher ist.

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https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown-Badge

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/charon-fan-self-improving-agent/security.svg)](https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent?utm_source=security_passport_badge)

HTML-Badge

<a href="https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/charon-fan-self-improving-agent/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Einbettungskarte

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/charon-fan-self-improving-agent.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

Wissenschaftliche Zitate (APA · BibTeX · CFF)

APA-Zitat

charon-fan. (2026). self-improving-agent security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent/audits/8

BibTeX-Zitat

@techreport{charon-fan-charon-fan-self-improving-agent-2026,
  author = {charon-fan},
  title = {self-improving-agent security audit report (audit version 8)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {8},
  url = {https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent/audits/8},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "self-improving-agent security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "charon-fan"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent/audits/8"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:charon-fan-self-improving-agent:audit:8"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore-Score

Warum dieser Score Evidenzvertrauen: Hoch

Architektur

Wartbarkeit

Inhalt

Gemeinschaft

Spezifikationskonformität

Was Sie erstellen können

Agenten-Playbooks für Teams verbessern

Wandelt wiederkehrende Aufgabenlektionen mit Quellenmarkern in wiederverwendbare Skill-Anleitungen um.

Debugging-Erkenntnisse nachverfolgen

Zeichnet wiederkehrende Korrekturen auf und überführt verlässliche Muster in Debugger-Anleitungen.

Skill-Qualität im Zeitverlauf prüfen

Nutzt Validierungsvorlagen und Konfidenzwerte, um zu entscheiden, welche Muster weiterhin nützlich sind.

Diese Prompts ausprobieren

Eine Sitzung zusammenfassen

Überprüfe die neueste Skill-Sitzung. Liste auf, was passiert ist, was funktioniert hat, was fehlgeschlagen ist und eine wiederverwendbare Erkenntnis.

Wiederverwendbare Muster extrahieren

Vergleiche diese aktuellen Sitzungen. Extrahiere Muster, die aufgabenübergreifend gelten, und weise anschließend Konfidenz und Ziel-Skills zu.

Skill-Anleitung korrigieren

Finde die Anleitung, die zu diesem Fehler beigetragen hat. Schlage einen Korrekturmarker, Validierungsschritte und betroffene Skills vor.

Lerngedächtnis auditieren

Auditiere semantisches und episodisches Gedächtnis. Identifiziere veraltete Muster, widersprüchliche Anleitungen, fehlende Nachweise und Aktualisierungen, die menschliche Freigabe benötigen.

Bewährte Praktiken

Überprüfe jede vorgeschlagene Skill-Änderung, bevor du sie auf gemeinsam genutzte Repositorys anwendest.
Halte Konfidenzwerte an klare Nachweise und Benutzerfeedback gebunden.
Deaktiviere Hook-Protokollierung, wenn Tool-Eingaben oder -Ausgaben Geheimnisse enthalten können.

Vermeiden

Wende keine umfassenden Skill-Änderungen automatisch anhand eines einzelnen schwachen Beispiels an.
Protokolliere keine Befehlsausgaben aus sensiblen Umgebungen.
Behandle Forschungszitate nicht als Beweis dafür, dass ein Muster gültig ist.

Häufig gestellte Fragen

Führt dieser Skill selbst Code aus?

Das Markdown beschreibt Workflows und Hook-Konfiguration. Die Ausführung hängt von der Verkabelung durch den Benutzer und den gewährten Tool-Berechtigungen ab.

Warum ist das Marketplace-Risiko hoch?

Er verlangt umfassenden Bearbeitungs- und Bash-Zugriff und kann Änderungen an anderen Skills und Memory-Dateien anleiten.

Kann er mit Claude, Codex und Claude Code funktionieren?

Der Bericht nennt Unterstützung für Claude, Codex und Claude Code. Hook-Beispiele sind spezifisch für Claude Code.

Sendet er Daten an externe Dienste?

Es wurden keine Hinweise auf Datenexfiltration gefunden. Die Netzwerkbefunde sind Forschungslinks und WebSearch-Fähigkeit.

Was sollten Benutzer vor der Installation prüfen?

Benutzer sollten Tool-Berechtigungen, Hook-Protokollierung, Symlink-Einrichtung und jede vorgeschlagene Skill-Aktualisierung überprüfen.

Ist menschliche Freigabe weiterhin erforderlich?

Ja. Menschliche Überprüfung ist wichtig, weil gelernte Muster falsch, veraltet oder zu breit gefasst sein können.