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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。
生産性 表示
スキル when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence
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when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence
v1.0.0 コンテンツリビジョン r1 高リスク ⚙️ 外部コマンド📁 ファイルシステムへのアクセス
ReasoningBankでエージェント学習を最適化
学習データが構造化されていないため、エージェントは弱い戦略を繰り返しがちです。このスキルは、軌跡、パターン、ベンチマーク、推奨事項をReasoningBankワークフローに整理します。
対応: Claude Codex Code(CC)
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
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 "when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence" from https://skillstore.io/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.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。
Markdown詳細
GET /skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence.md 署名済み manifest GET /api/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence/lockfileテストする
「when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence」を使用しています。 サポートエージェントに、繰り返し発生するチケット解決から学習させる必要があります。
期待される結果:
- チケットのコンテキスト、意思決定ステップ、アクション、観察結果、成果指標を網羅する軌跡スキーマ。
- 速度、正確性、顧客満足度、エスカレーション回避に関する判定基準。
- ベースラインと最適化済みの解決パフォーマンスを比較する検証計画。
「when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence」を使用しています。 どの学習済み戦略を最初に適用すべきかを知りたいです。
期待される結果:
- 頻度、平均スコア、一貫性、適用可能なコンテキストに基づくランキング済み推奨事項リスト。
- 各戦略がテストしても安全である理由の短い説明。
- 本番ロールアウト前に改善を確認するベンチマークチェック。
「when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence」を使用しています。 トレーニング済み意思決定モデルのデプロイチェックリストが必要です。
期待される結果:
- モデル重み、パターン、推奨事項、パフォーマンス証拠に関するエクスポート準備状況チェック。
- 編集・匿名化、ファイル権限、承認済みストレージ場所に関するセキュリティチェック。
- ドリフト、成功率の変化、定期的な再トレーニングに関する監視手順。
セキュリティ監査
高リスクv8 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く
Most external-command alerts are markdown fences or JavaScript template literals and were false positives. I confirmed one documented npx workflow command and the fixed /tmp export examples as medium risks. I also found a high-severity data-handling issue because trajectories and exports can contain sensitive agent reasoning without redaction.
4
スキャンされたファイル
883
解析済み行数
6
レビュー項目
0
誤検知を無視
確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)
高
Sensitive Agent Trajectory Capture and Export
The workflow records agent thoughts, actions, observations, environment details, and learned patterns, then exports model and report artifacts without redaction guidance. These records can contain private prompts, secrets, customer data, or proprietary reasoning traces.
The cited code explicitly stores thought, action, observation, environment, patterns, and report data. The file provides no redaction, consent, retention, or access-control safeguards before export.
機能レビュー項目 (6)
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
This block instructs users to run npx claude-flow@alpha hooks, which executes an external npm package during workflow setup. The arguments are fixed, but package execution remains a supply-chain risk.
中
Node.js fs operations
await fs.writeFile(
The sample writes a model export with fs.writeFile to a fixed /tmp path. If used directly, that can expose sensitive model data or overwrite files unexpectedly.
中
Node.js fs operations
await fs.writeFile(
The sample writes a learning report with fs.writeFile to a fixed temporary path. The report may contain trajectory and performance details that should not be placed in shared temp storage.
中
Temp directory access
'/tmp/reasoningbank-export.json',
The fixed /tmp/reasoningbank-export.json path is a predictable export destination. This can leak data to shared temp storage or collide with existing files.
中
Temp directory access
console.log('✅ Model exported to: /tmp/reasoningbank-export.json');
The log message documents the same fixed /tmp model export path used by the preceding write operation. It reinforces a shared temporary storage pattern for sensitive output.
中
Temp directory access
'/tmp/learning-report.json',
The fixed /tmp/learning-report.json path is predictable and may expose learning reports on shared systems. A controlled output directory with restricted permissions is safer.
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (43)
SKILL.md:71-94 SKILL.md:94-97 SKILL.md:97-122 SKILL.md:122-125 SKILL.md:125-150 SKILL.md:150-159 SKILL.md:159-167 SKILL.md:167-177 SKILL.md:177-222 SKILL.md:222-225 SKILL.md:225-248 SKILL.md:248-251 SKILL.md:251-276 SKILL.md:276-292 SKILL.md:292-322 SKILL.md:322-330 SKILL.md:330-333 SKILL.md:333-364 SKILL.md:364-367 SKILL.md:367-380 SKILL.md:380-389 SKILL.md:389-405 SKILL.md:405-437 SKILL.md:437-440 SKILL.md:440-454 SKILL.md:454-457 SKILL.md:457-479 SKILL.md:479-495 SKILL.md:495-526 SKILL.md:526-529 SKILL.md:529-533 SKILL.md:533 SKILL.md:535 SKILL.md:538 SKILL.md:547 SKILL.md:550 SKILL.md:553 SKILL.md:558-561 SKILL.md:561-587 SKILL.md:587-604 SKILL.md:604-617 SKILL.md:617-623 SKILL.md:623-633
📁 ファイルシステムへのアクセス (5)
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-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence.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). when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence security audit report (audit version 8) [Author version 1.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence/audits/8BibTeX形式の引用
@techreport{dnyoussef-dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence-2026,
author = {DNYoussef},
title = {when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence/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: "when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence security audit report (audit version 8)"
version: "1.0.0"
type: report
authors:
- name: "DNYoussef"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dnyoussef-when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence: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: 中 55
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
70
コミュニティ
78
仕様準拠
作成できるもの
エージェントの戦略選択を改善
成功および失敗した軌跡を取得し、繰り返し現れるパターンを優先順位付きの戦略推奨事項に変換します。
学習による改善をベンチマーク
共通のテストケースと明確なパフォーマンス指標を使って、ベースラインエージェントと最適化済みエージェントを比較します。
学習成果物をデプロイに向けて準備
制御された本番ロールアウトのために、モデル、パターンライブラリ、統合メモ、学習レポートをパッケージ化します。
これらのプロンプトを試す
学習セットアップを計画
このスキルを使って、私のエージェント向けのReasoningBankセットアップを概説してください。必要なストレージ、軌跡フィールド、判定基準、検証チェックを含めてください。
有用な軌跡を取得
このスキルを使って、私のエージェント向けの軌跡取得計画を設計してください。成功シグナル、失敗ラベル、プライバシー保護策、パターン抽出手順を含めてください。
既存エージェントを最適化
このスキルを使って、私の現在のエージェントワークフローを分析し、ReasoningBank最適化、ベンチマークテスト、推奨事項のランキング基準を提案してください。
学習システムをデプロイ
このスキルを使って、学習済み戦略の本番ロールアウト計画を作成してください。エクスポート制御、監視、再トレーニング頻度、ロールバック基準を含めてください。
ベストプラクティス
- 推奨事項をトレーニングする前に、成功した軌跡と失敗した軌跡の両方を収集します。
- ベースラインエージェントと最適化済みエージェントを比較する前に、測定可能な判定基準を定義します。
- 軌跡、レポート、エクスポート済み学習成果物を保存する前に、個人データを編集・匿名化します。
回避
- 成功例だけでトレーニングしないでください。推奨事項にバイアスがかかります。
- ベンチマーク結果で安定した改善が示される前に、学習済み戦略をデプロイしないでください。
- アクセス制御なしで、推論トレースやレポートを共有場所に保存しないでください。
よくある質問
このスキルは何の構築に役立ちますか？
軌跡取得、パターン抽出、モデル学習、検証を含む適応型エージェント学習のワークフロー構築に役立ちます。
完全に実行可能なアプリケーションは含まれていますか？
いいえ。実際のプロジェクトコードと依存関係を必要とする実装ガイダンスと例を提供します。
Claude、Codex、Claude Codeで動作しますか？
はい。このワークフローはツールに依存せず、マーケットプレイスのメタデータにはClaude、Codex、Claude Codeのサポートが記載されています。
どのデータを収集すべきですか？
保持しても安全なタスクコンテキスト、推論ステップ、アクション、観察結果、成果、指標を収集します。
チームはどのように改善を検証すべきですか？
共通のテストケースでベースラインエージェントと最適化済みエージェントを実行し、スコア、成功率、効率、品質を比較します。
重要なセキュリティ上の注意点は何ですか？
外部パッケージを固定し、固定された一時パスを避け、機微なトレースを編集・匿名化し、エクスポート済み成果物へのアクセスを制限します。
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
c579efd02184f1128d6741d16e6c8d951d7d4208
メンテナンスの新しさ
2026/7/18
利用状況
4 ダウンロード · 178 閲覧
ファイル構成
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76適応型 ReasoningBank エージェントを構築
作成者 ruvnet
結果が記録されないと、AIエージェントは有用な教訓を失います。このスキルでは、経験を記録し、パターンを学習し、より良い戦略を推奨する方法を示します。
コーディング＆開発 表示
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dbs-learning
77Build Adaptive Learning Series in Chinese
作成者 dontbesilent2025
Fixed courses can miss your existing knowledge and leave unclear concepts unresolved. This skill creates Chinese lesson sequences and adjusts later articles using your feedback.
生産性 表示
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project-interview
75学習者プロフィールインタビューのガイド
作成者 BitYoungjae
学習者のオンボーディングでは、目標、コンテキスト、好みの学習スタイルを取りこぼすことがあります。このスキルは Claude、Codex、Claude Code に、確認済みの学習者プロフィールを作成する自然なインタビューをガイドします。
コミュニケーション 表示
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agent-orchestration-improve-agent
69エージェントのパフォーマンスを体系的に改善する
作成者 sickn33
チームが明確な測定なしにプロンプトを変更すると、エージェントの品質は変動する可能性があります。このスキルは、ベースライン指標、プロンプト改善、テスト、ロールアウト、監視のための構造化されたワークフローを提供します。
コーディング＆開発 表示
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38Agentic Jujutsu ワークフローを調整する
作成者 ruvnet
多くのエージェントが1つのリポジトリを変更する場合、AI チームには安全な調整が必要です。このスキルは、コミット、学習トラジェクトリ、レビュー、競合削減のための Agentic Jujutsu ワークフローを文書化します。
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