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slash-command-encoder
82AI ワークフロー用のスラッシュコマンドを作成
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。
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スキル agentdb-persistent-memory-patterns
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agentdb-persistent-memory-patterns
v1.0.0 コンテンツリビジョン r1 安全 ⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス
AgentDB 永続メモリを構築する
AIエージェントはセッション間で有用なコンテキストを失うことがよくあります。このスキルは、セッションメモリ、長期ストレージ、パターン学習のための構造化された AgentDB ワークフローを提供します。
対応: Claude Codex Code(CC)
自分のエージェントでインストール
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。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "agentdb-persistent-memory-patterns" from https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns/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。
エージェントが読めるリソース
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。
テストする
「agentdb-persistent-memory-patterns」を使用しています。 カスタマーサポートアシスタント向けのメモリを設計する。
期待される結果:
セッションコンテキスト、永続的な顧客設定、取得目標、検証指標を含む階層型メモリ計画。
「agentdb-persistent-memory-patterns」を使用しています。 保存されたエージェントメモリの取得速度を改善する。
期待される結果:
- キャッシュとインデックス作成のための短いパフォーマンスチェックリスト。
- 取得テストのためのレイテンシ目標のセット。
- メモリ統合動作のレビュー計画。
「agentdb-persistent-memory-patterns」を使用しています。 メモリ実装計画を文書化する。
期待される結果:
アーキテクチャ、ストレージ設定、テスト、最適化、ドキュメント作成タスクを扱う簡潔なプロセス概要。
セキュリティ監査
安全v8 • 2026/7/6 バージョン別レポートを開く
The external command findings are false positives caused by Markdown code fences around TypeScript examples. The hardcoded URL is a documentation link and does not perform a network request. No prompt injection or malicious intent was found in SKILL.md.
4
スキャンされたファイル
377
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (7)
🌐 ネットワークアクセス (1)
最新の完了済み静的・セマンティック監査では、確認済みのセキュリティ検出事項は見つかりませんでした。これは、スキルに副作用がないことを証明するものではありません。
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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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。
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https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
DNYoussef. (2026). agentdb-persistent-memory-patterns security audit report (audit version 8) [Author version 1.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns/audits/8BibTeX形式の引用
@techreport{dnyoussef-dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns-2026,
author = {DNYoussef},
title = {agentdb-persistent-memory-patterns security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns/audits/8},
note = {Author version 1.0.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "agentdb-persistent-memory-patterns security audit report (audit version 8)"
version: "1.0.0"
type: report
authors:
- name: "DNYoussef"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dnyoussef-agentdb-persistent-memory-patterns:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 55
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
71
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
エージェントメモリを設計する
ステートフルなAIエージェントを構築する前に、メモリレイヤー、ストレージポリシー、取得目標を計画します。
チャットにコンテキストを追加する
セッションメモリと長期ストレージのパターンを使用して、会話をまたいで有用なコンテキストを保持します。
メモリ動作を検証する
永続性、取得レイテンシ、パターン認識、コンテキスト精度のチェックを作成します。
これらのプロンプトを試す
メモリ要件を整理する
このスキルを使用して、私のAIエージェントに必要なメモリタイプを特定してください。セッションメモリ、長期メモリ、ワーキングメモリの推奨事項を含めてください。
ストレージレイヤーを設計する
このスキルを使用して、私のチャットアシスタント向けの AgentDB メモリアーキテクチャを設計してください。スキーマ、取得要件、永続化戦略を含めてください。
検証チェックを計画する
このスキルを使用して、AgentDB メモリの検証計画を作成してください。永続性、取得速度、統合、コンテキスト精度を扱ってください。
メモリシステムを最適化する
このスキルを使用して、私の AgentDB メモリ設計をパフォーマンスと保守性の観点からレビューしてください。キャッシュ、インデックス作成、統合の改善を推奨してください。
ベストプラクティス
- 実装コードを書く前に、明確なメモリタイプと保持ルールから始めます。
- 再現可能なテストで取得レイテンシとコンテキスト精度を測定します。
- 必要なユーザーメモリのみを保存し、削除動作を早期に定義します。
回避
- 保持制限なしにすべての会話履歴を保存しないでください。
- 短期コンテキストと永続的な事実を1つのメモリレイヤーに混在させないでください。
- エージェント再起動後の永続性検証を省略しないでください。
よくある質問
このスキルは何の構築に役立ちますか？
AgentDB の概念と例を使用して、AIエージェント向けの永続メモリパターンを設計および実装するのに役立ちます。
完全なアプリケーションは含まれていますか？
いいえ。ワークフローのガイダンス、例、指標、実装パターンを提供します。
どのメモリタイプを扱いますか？
エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶、ワーキングメモリ、セッションメモリ、長期メモリの概念を扱います。
Claude Code や Codex で使用できますか？
はい。レポートには Claude、Codex、Claude Code ワークフローのサポートが記載されています。
プライバシーコンプライアンスに対応していますか？
いいえ。製品に合わせて、同意、保持、アクセス制御、削除ポリシーを追加する必要があります。
最初に何を検証すべきですか？
メモリの永続性、取得レイテンシ、パターン認識品質、コンテキスト精度を検証してください。
開発者情報
作成者
DNYoussefライセンス
MIT
作者バージョン
v1.0.0
Skillstore リビジョン
r1
参照
72d5025b022c77f7a51bdf5c1637c689c80e89d1
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
5 ダウンロード · 247 閲覧
ファイル構成
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