Обучение обучающих плагинов AgentDB
Командам нужны практические рекомендации по агентам обучения с подкреплением в AgentDB. Этот навык предоставляет шаблоны, рабочие процессы обучения и паттерны оценки для обучающих плагинов.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "agentdb-learning-plugins" from https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-learning-plugins.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dnyoussef-agentdb-learning-plugins/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «agentdb-learning-plugins». Мне нужен обучающий плагин для дискретных решений по навигации.
Ожидаемый результат:
Навык рекомендует Q-Learning для эффективного обучения ценности или SARSA, когда более безопасное исследование важнее.
Использование «agentdb-learning-plugins». У меня есть записанные экспертные траектории, и я не могу тестировать в живой среде.
Ожидаемый результат:
Навык указывает на Decision Transformer, потому что он поддерживает офлайн-обучение на исторических последовательностях.
Использование «agentdb-learning-plugins». Обучение замедляется после того, как я собираю много примеров опыта.
Ожидаемый результат:
Навык предлагает batch training, replay sampling и меньшее число incremental epochs перед более глубокой оптимизацией.
Static analysis flagged Markdown backticks, documentation links, a relative SQLite example path, and one ordinary use-case bullet. Review found no prompt injection, hidden execution, credential access, or data exfiltration intent in SKILL.md.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-learning-plugins/audits/10?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-learning-plugins?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-learning-plugins?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dnyoussef-agentdb-learning-plugins/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dnyoussef-agentdb-learning-plugins.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>DNYoussef. (2026). agentdb-learning-plugins security audit report (audit version 10) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-learning-plugins/audits/10@techreport{dnyoussef-dnyoussef-agentdb-learning-plugins-2026,
author = {DNYoussef},
title = {agentdb-learning-plugins security audit report (audit version 10)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {10},
url = {https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-learning-plugins/audits/10},
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: "agentdb-learning-plugins security audit report (audit version 10)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "DNYoussef"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/dnyoussef-agentdb-learning-plugins/audits/10"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dnyoussef-agentdb-learning-plugins:audit:10"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
dnyoussef-agentdb-learning-plugins
2026-09-09
ruvnet-agentdb-learning-plugins
2026-09-09
Сравнить шаблоны AgentDB и выбрать алгоритм для нового обучающего плагина.
Спланировать, как агент сохраняет состояния, действия, награды и результаты для последующего обучения.
Использовать рекомендации по replay, batch training и оценке, чтобы доработать существующий плагин.
Используй этот навык, чтобы помочь мне выбрать шаблон обучающего плагина AgentDB для моей задачи. Объясни рекомендуемый алгоритм и первые шаги CLI.
Помоги мне спроектировать поля опыта для обучающего плагина AgentDB. Включи state, action, reward, next state и completion status.
Используй этот навык, чтобы описать рабочий процесс обучения для моего плагина AgentDB. Включи batch size, epochs, validation и evaluation checkpoints.
Сравни Decision Transformer, Actor-Critic, replay и incremental learning для моего агента. Порекомендуй стратегию с компромиссами и рисками.
Автор
DNYoussefЛицензия
MIT
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Репозиторий
https://github.com/DNYoussef/ai-chrome-extension/tree/main/.claude/skills/agentdb-learningСсылка
0519034dad657fb1f7706e0550e962beeda73fdf
Актуальность поддержки
20.07.2026
Использование
3 загрузок · 252 просмотров
Структура файлов
📄 SKILL.md
Создание слэш-команд для AI-рабочих процессов
Повторяющиеся AI-рабочие процессы выполняются медленно, когда пользователи полагаются на длинные промпты на естественном языке. Этот навык помогает определять краткие слэш-команды с маршрутизацией, валидацией, цепочками и справочным текстом.
Создание сфокусированных AI-микронавыков
Переиспользуемые AI-процессы часто становятся слишком широкими и сложными для тестирования. Этот навык помогает определять сфокусированные навыки с профильными промптами, контрактами и планами валидации.
Оркестрация каскадов навыков с несколькими моделями
Сложная работа с AI часто требует нескольких навыков, моделей и проверок качества. Этот навык помогает проектировать каскады с маршрутизацией, тестированием в песочнице, координацией swarm и памятью.
Выберите Claude Code Web или CLI
Команды теряют время, когда выбирают неподходящий интерфейс Claude Code для задачи. Этот навык рекомендует Web, CLI или гибридный рабочий процесс передачи сессии.
Создание семантического поиска AgentDB
Командам нужен релевантный поиск документов для RAG и баз знаний. Этот навык помогает настроить AgentDB, хранение эмбеддингов, индексирование, API-поиск и настройку релевантности.
Создание доступных презентаций PowerPoint
Ручная подготовка презентаций может быть медленной и непоследовательной. Этот навык проводит Claude, Codex или Claude Code через структурированную генерацию и проверку PPTX.
Создание надежных агентов Stable Baselines3
от davila7
Проекты в области обучения с подкреплением часто терпят неудачу из-за несогласованности выбора алгоритма, контрактов среды и процессов оценки. Этот навык содержит практические рекомендации по Stable Baselines3 и многократно используемые шаблоны обучения.
Создание рабочих процессов обучения с PyTorch Lightning
от davila7
Проекты PyTorch могут становиться сложными для стабильного обучения и масштабирования. Этот навык помогает с LightningModules, тренерами, модулями данных, callbacks, логированием и распределенным обучением.
Диагностика деградации контекста в ИИ-агентах
от ChakshuGautam
Длинные диалоги и большие промпты могут приводить к тому, что ИИ-агенты теряют важную информацию или следуют противоречивому контексту. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code выявлять паттерны деградации и выбирать стратегии смягчения.
Создание производственных систем компьютерного зрения
от davila7
Командам компьютерного зрения нужны практические рекомендации по моделям, данным, инференсу и развертыванию. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code планировать готовые к продакшену рабочие процессы компьютерного зрения.
Проверка pull request с помощью ИИ-агентов
от Bind
Ручная проверка pull request может пропустить баги, логические ошибки и нарушения правил репозитория. Этот навык координирует нескольких ИИ-рецензентов и проверяет выводы перед тем, как сообщить краткие результаты.
Развертывание промышленных ML-систем
от sickn33
Промышленные ML-системы сложно надежно развертывать, мониторить и масштабировать. Этот навык помогает с сервингом моделей, инжинирингом признаков, тестированием и рабочими процессами MLOps.