creating-feedback-loops
80信頼性の高いフィードバックループを作成する
作成者 C0ntr0lledCha0s
フィードバックが記録されていないと、AIの応答は同じ間違いを繰り返す可能性があります。このスキルは、測定可能な改善のためにチェックポイント、学習ログ、反復サイクルを追加します。
学習メモリでAIスキルを改善
AIエージェントは、タスクをまたいで同じミスを繰り返すことがよくあります。このスキルは教訓を記録し、再利用可能なパターンを抽出し、将来のスキル更新をガイドします。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
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.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「self-improving-agent」を使用しています。 デバッグセッションで、コールバックチェーンが古い更新動作を引き起こしていることが判明しました。
期待される結果:
このスキルはエピソードを要約し、再利用可能なパターンに名前を付け、信頼度を設定し、デバッガーガイダンスの更新を推奨します。
「self-improving-agent」を使用しています。 ユーザーが、新しいパターンによってPRD要件が分かりにくくなったと報告しています。
期待される結果:
このスキルは信頼度を下げ、修正メモを作成し、検証されるまでそのパターンの適用範囲を限定することを推奨します。
「self-improving-agent」を使用しています。 チームが、その週に学習されたすべてのパターンをレビューしたいと考えています。
期待される結果:
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.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent?utm_source=security_passport_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><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>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@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}
}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"
繰り返し発生するタスクの教訓を、ソースマーカー付きの再利用可能なスキルガイダンスに変換します。
繰り返し発生する修正を記録し、信頼できるパターンとしてデバッガーガイダンスに昇格させます。
検証テンプレートと信頼度スコアを使用して、どのパターンが有用なままかを判断します。
最新のスキルセッションをレビューしてください。何が起きたか、何がうまくいったか、何が失敗したか、再利用可能な教訓を1つ挙げてください。
これらの最近のセッションを比較してください。タスクをまたいで適用できるパターンを抽出し、信頼度と対象スキルを割り当ててください。
この失敗の一因となったガイダンスを見つけてください。修正マーカー、検証手順、影響を受けるスキルを提案してください。
意味記憶とエピソード記憶を監査してください。古くなったパターン、矛盾するガイダンス、不足している証拠、人間の承認が必要な更新を特定してください。
作成者
charon-fanライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
メンテナンスの新しさ
2026/7/26
利用状況
123 ダウンロード · 234 閲覧
ファイル構成
信頼性の高いフィードバックループを作成する
作成者 C0ntr0lledCha0s
フィードバックが記録されていないと、AIの応答は同じ間違いを繰り返す可能性があります。このスキルは、測定可能な改善のためにチェックポイント、学習ログ、反復サイクルを追加します。
AI ワークフロー用のスラッシュコマンドを作成
作成者 DNYoussef
ユーザーが長い自然言語プロンプトに依存していると、繰り返し行う AI ワークフローは遅くなります。このスキルは、ルーティング、検証、チェーン化、ヘルプテキストを備えた簡潔なスラッシュコマンドを定義するのに役立ちます。
焦点を絞ったAIマイクロスキルを作成
作成者 DNYoussef
再利用可能なAIワークフローは、範囲が広くなりすぎてテストが難しくなりがちです。このスキルは、専門的なプロンプト、契約、検証計画を備えた焦点の明確なスキルの定義を支援します。
長いエージェントコンテキストを確実に圧縮
作成者 muratcankoylan
長いAIセッションでは、コンテキストウィンドウがいっぱいになると、重要な意思決定、ファイル変更、次のステップが失われます。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code向けに、構造化された圧縮手法と評価プローブを提供します。
実行可能なフィードバックでClaudeの回答を改善する
作成者 C0ntr0lledCha0s
AIの回答は正しくても、適用や検証が難しい場合があります。このスキルは、品質上のギャップを明確な手順付きの優先度の高い改善点に変換します。
Route Engineering Work with Groove
作成者 andreadellacorte
Choosing among many Groove commands can interrupt engineering work. This skill maps natural-language requests to the best workflow and preserves important details.