スキル self-improving-agent

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self-improving-agent

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

安全

Construir un Agente IA Auto-mejorable

Claude Code carece de aprendizaje integrado de la experiencia. Esta habilidad añade una arquitectura de memoria múltiple para que tu IA mejore continuamente extrayendo patrones de cada tarea.

対応: Claude Codex Code(CC)

🥈 77 シルバー

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オンにして利用開始

テストする

「self-improving-agent」を使用しています。自我进化 - analyze our session

期待される結果:

## Resumen de Auto-mejora
### Patrones Extraídos
1. **state_monitoring_over_callbacks**: Use usePrevious for state-driven side effects
- Aplicado a: debugger, refactoring-specialist
- Confianza: 0.90
### Tu Retroalimentación
Califica este patrón (1-10): ¿Fueron útiles las actualizaciones?

「self-improving-agent」を使用しています。 What went wrong with the PRD we created?

期待される結果:

## Análisis de Error
### Causa Raíz
Las especificaciones de UI/UX carecían de detalles de posicionamiento exacto
### Patrón Agregado
**ui_ux_specification_granularity**: Always include exact relative positions
- Agregado a: prd-planner checklist
- Confianza: 0.95

セキュリティ監査

安全

v1 • 3/17/2026

This is a legitimate Claude Code skill for self-improvement. The static scanner flagged 121 potential issues, but after semantic evaluation, all are false positives. External command detections are markdown backticks in documentation. Network detections are academic reference URLs. Filesystem detections are standard Claude Code config paths. No actual security risks present.

スキャンされたファイル

1,037

解析された行数

検出結果

総監査数

セキュリティ問題は見つかりませんでした

監査者: claude

品質スコア

アーキテクチャ

100

保守性

コンテンツ

コミュニティ

100

セキュリティ

仕様準拠

作れるもの

Desarrollador Usando Múltiples Habilidades Diariamente

Un desarrollador que usa prd-planner, debugger y code-reviewer diariamente. La habilidad extrae patrones de estas interacciones para mejorar la guía de cada habilidad.

Líder de Equipo Construyendo Calidad de Código

Un líder de equipo quiere mejorar todas las habilidades en su agent-playbook. La habilidad identifica brechas y sugiere mejoras basadas en uso real.

Ingeniero de IA Personalizando Habilidades

Un ingeniero de IA quiere construir un sistema de aprendizaje personalizado. La habilidad proporciona plantillas y arquitectura para mejora continua.

これらのプロンプトを試す

Disparador Básico de Auto-mejora

自我进化 - analyze what happened in this session and extract any patterns we can learn from.

Aprendizaje Enfocado en Errores

What went wrong in this debugging session? Extract the root cause and add it to the debugger skill.

Revisión de Patrones

Review the patterns in memory/semantic-patterns.json. Which ones have high confidence? Which need more validation?

Análisis Entre Habilidades

Analyze how prd-planner and code-reviewer could share patterns. What guidance appears in both?

ベストプラクティス

Extrae patrones en el nivel de abstracción correcto - ni muy específico, ni muy general
Recopila retroalimentación del usuario para validar la calidad de los patrones antes de una aplicación amplia
Usa marcadores de evolución para rastrear la fuente de cada mejora
Valida los cambios de guía antes de aplicarlos ampliamente

回避

Sobre-generalizar de una sola experiencia - espera 3+ ocurrencias
Ignorar retroalimentación negativa del usuario - indica problemas reales
Actualizar habilidades sin entender el contexto
Crear patrones contradictorios entre diferentes habilidades

よくある質問

¿Esta habilidad funciona sin hooks de Claude Code?

Sí, pero con funcionalidad limitada. Sin hooks, debes activar manualmente la auto-mejora con frases como '自我进化' o 'self-improve'.

¿Cómo almacena esta habilidad la memoria?

Utiliza tres tipos de memoria: semántica (patrones/reglas), episódica (experiencias específicas) y de trabajo (contexto de la sesión actual). Todo almacenado como archivos JSON.

¿Puede aprender de cualquier habilidad?

Sí, puede aprender de cualquier habilidad en el agent-playbook. La habilidad define una matriz de prioridad de evolución para diferentes tipos de habilidades.

¿Qué sucede con los patrones incorrectos?

La autocorrección se activa en errores. Verifica la causa raíz, aplica correcciones con marcadores y valida las correcciones antes de una aplicación amplia.

¿Cómo se rastrea la confianza?

Cada patrón tiene una puntuación de confianza (0-1) basada en el número de aplicaciones y retroalimentación del usuario. Los patrones de mayor confianza se aplican más ampliamente.

¿Es seguro usar esto en producción?

Sí. La habilidad modifica archivos de habilidades basándose en patrones aprendidos pero utiliza validación con humano en el ciclo. Todos los cambios incluyen marcadores de evolución para trazabilidad.