reasoningbank-with-agentdb
Construir agentes de IA com auto-aprendizado e memória
Também disponível em: DNYoussef
Agentes de IA têm dificuldade em aprender com experiências passadas e melhorar ao longo do tempo. ReasoningBank fornece padrões de aprendizado adaptativo usando AgentDB para que agentes possam rastrear trajetórias, julgar resultados e destilar memórias em padrões reutilizáveis.
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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:
- Experience stored successfully
- Pattern: API optimization with eager loading
- Domain: backend-optimization
- Confidence: 0.95
- Available for retrieval in future optimization tasks
A utilizar "reasoningbank-with-agentdb". Find similar solutions for optimizing database performance
Resultado esperado:
- Found 5 similar patterns
- Top match: Eager loading + caching (similarity: 0.92)
- Success rate: 94% across 23 uses
- Recommended approach: Add eager loading first, then Redis caching
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:
- Verdict: likely_success
- Confidence: 0.87
- Comparison: Matches pattern of iterative problem-solving
- Key success factor: Multiple approaches tried before solution
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
Crie agentes de IA que aprendem com experiência e melhoram a tomada de decisão ao longo do tempo usando correspondência de padrões e consolidação de memória.
Implementar replay de experiência
Construa sistemas de aprendizado por reforço que armazenam, recuperam e aprendem com trajetórias e resultados bem-sucedidos de agentes.
Adicionar memória a assistentes de IA
Dê aos agentes do Claude Code memória persistente para que lembrem soluções que funcionaram entre sessões.
Tente Estes Prompts
Use ReasoningBank para armazenar esta solução como um padrão de experiência. Inclua a descrição do problema, abordagem utilizada e resultado. Defina a confiança como 0.95.
Procure no ReasoningBank soluções passadas similares. Use MMR para resultados diversos e sintetize contexto para entender padrões.
Avalie esta trajetória de execução do agente. Foi bem-sucedida? Compare com padrões passados similares. Retorne um veredito e pontuação de confiança.
Consolide todas as experiências no domínio em padrões de alto nível. Identifique abordagens comuns e taxas de sucesso. Armazene os padrões destilados.
Melhores Práticas
- Categorize experiências por domínio para recuperação direcionada e correspondência de padrões mais limpa
- Use pontuações de alta confiança ao armazenar padrões verificados bem-sucedidos
- Habilite otimização de memória periodicamente para consolidar experiências similares
Evitar
- Armazenar cada ação menor como uma experiência separada sem consolidação
- Usar o mesmo domínio para padrões não relacionados, tornando a recuperação ruidosa
- Pular rastreamento de trajetórias após tarefas complexas, perdendo dados valiosos de aprendizado