reasoningbank-intelligence
Crie Agentes de IA Auto-Aprendizes com ReasoningBank
متاح أيضًا من: DNYoussef
Agentes de IA perdem tempo repetindo as mesmas abordagens subótimas. ReasoningBank permite que agentes aprendam com a experiência, reconheçam padrões e melhorem continuamente suas estratégias ao longo do tempo.
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فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "reasoningbank-intelligence". Recommend strategy for code review of TypeScript React component
النتيجة المتوقعة:
- Best Strategy: component-first-approach (Score: 0.89)
- - Start with component structure analysis
- - Check prop types and state management
- - Review hooks usage patterns
- - Validate JSX best practices
- Based on 127 similar reviews with 94% success rate
استخدام "reasoningbank-intelligence". What patterns exist in my debugging approaches?
النتيجة المتوقعة:
- Pattern identified: reproduce-before-fix methodology
- - Applied in 89% of successful debugging sessions
- - Confidence: 0.92
- - Best for: production incidents, complex bugs
- - Related pattern: logging-first delays resolution by 2.3x
التدقيق الأمني
آمنThis skill is pure documentation with TypeScript code examples. Static scanner flagged patterns that are false positives: GitHub URLs in metadata, example code blocks, and standard database integration patterns. No executable code, no credential exfiltration, no command injection risks. All findings dismissed as safe usage.
عوامل الخطر
🌐 الوصول إلى الشبكة (1)
📁 الوصول إلى نظام الملفات (1)
⚙️ الأوامر الخارجية (19)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Crie Agentes Auto-Aprimorados
Crie agentes que aprendem com cada tarefa e otimizam automaticamente sua abordagem para melhores resultados.
Otimize Processos de Múltiplas Etapas
Registre resultados de fluxos de trabalho complexos e identifique a sequência mais eficaz de etapas.
Implemente Sistemas Meta-Cognitivos
Crie sistemas que possam refletir sobre seu próprio processo de aprendizado e melhorar como aprendem.
جرّب هذه الموجهات
Initialize ReasoningBank with AgentDB persistence and set up pattern learning for my code review agent with 0.1 learning rate.
Record this experience: successful API optimization that reduced response time by 40% using caching strategy on Node.js Express app.
Recommend the best strategy for debugging a memory leak in a production Node.js microservice based on past experiences.
Analyze patterns in deployment failures over the last 30 days and suggest preventive measures with confidence scores.
أفضل الممارسات
- Registre tanto sucessos quanto falhas para construir dados de aprendizado equilibrados
- Inclua contexto rico como ambiente, restrições e metadados relevantes
- Defina limites de confiança para filtrar aprendizados de baixa qualidade
تجنب
- Somente registrar resultados bem-sucedidos cria aprendizado enviesado
- Armazenar experiências sem contexto reduz a precisão de correspondência de padrões
- Nunca aprender com falhas perde oportunidades valiosas de otimização