reasoningbank-with-agentdb
Construye agentes de IA autoaprendientes con memoria
Também disponível em: DNYoussef
Los agentes de IA tienen dificultades para aprender de experiencias pasadas y mejorar con el tiempo. ReasoningBank ofrece patrones de aprendizaje adaptativo usando AgentDB para que los agentes puedan rastrear trayectorias, juzgar resultados y destilar recuerdos en patrones reutilizables.
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A utilizar "reasoningbank-with-agentdb". Store this solution: I fixed a slow API endpoint by adding eager loading to eliminate N+1 queries. Latency dropped from 2500ms to 150ms.
Resultado esperado:
- Experiencia almacenada con exito
- Patron: optimizacion de API con eager loading
- Dominio: backend-optimization
- Confianza: 0.95
- Disponible para recuperacion en futuras tareas de optimizacion
A utilizar "reasoningbank-with-agentdb". Find similar solutions for optimizing database performance
Resultado esperado:
- Se encontraron 5 patrones similares
- Mejor coincidencia: Eager loading + caching (similitud: 0.92)
- Tasa de exito: 94% en 23 usos
- Enfoque recomendado: Agregar eager loading primero, luego caching con Redis
A utilizar "reasoningbank-with-agentdb". 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.
Resultado esperado:
- Veredicto: likely_success
- Confianza: 0.87
- Comparacion: Coincide con el patron de resolucion iterativa de problemas
- Factor clave de exito: Se probaron multiples enfoques antes de la solucion
Auditoria de Segurança
SeguroThis 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.
Fatores de risco
🌐 Acesso à rede (3)
📁 Acesso ao sistema de arquivos (5)
⚙️ Comandos externos (41)
Pontuação de qualidade
O Que Você Pode Construir
Construir sistemas de IA adaptativos
Crea agentes de IA que aprendan de la experiencia y mejoren la toma de decisiones con el tiempo usando coincidencia de patrones y consolidación de memoria.
Implementar experience replay
Construye sistemas de aprendizaje por refuerzo que almacenan, recuperan y aprenden de trayectorias y resultados exitosos de agentes.
Agregar memoria a asistentes de IA
Da a los agentes de Claude Code memoria persistente para que recuerden soluciones que funcionaron entre sesiones.
Tente Estes Prompts
Usa ReasoningBank para almacenar esta solucion como un patron de experiencia. Incluye la descripcion del problema, el enfoque tomado y el resultado. Establece la confianza en 0.95.
Busca en ReasoningBank soluciones pasadas similares. Usa MMR para resultados diversos y sintetiza el contexto para entender patrones.
Evalua esta trayectoria de ejecucion del agente. Fue exitosa? Comparala con patrones similares anteriores. Devuelve un veredicto y una puntuacion de confianza.
Consolida todas las experiencias del dominio en patrones de alto nivel. Identifica enfoques comunes y tasas de exito. Almacena patrones destilados.
Melhores Práticas
- Categoriza las experiencias por dominio para una recuperacion mas precisa y una coincidencia de patrones mas limpia
- Usa puntuaciones de alta confianza al almacenar patrones verificados como exitosos
- Activa la optimizacion de memoria periodicamente para consolidar experiencias similares
Evitar
- Almacenar cada accion menor como una experiencia separada sin consolidacion
- Usar el mismo dominio para patrones no relacionados, haciendo ruidosa la recuperacion
- Omitir el seguimiento de trayectorias despues de tareas complejas, perdiendo datos valiosos de aprendizaje