技能 self-improving-agent

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self-improving-agent

Name: self-improving-agent
Author: charon-fan

內容修訂 r2 中風險 ⚙️ 外部命令🌐 網路存取📁 檔案系統存取

使用學習記憶改善 AI 技能

AI 代理常會在不同任務中重複犯錯。此技能會記錄教訓、擷取可重複使用的模式，並引導未來的技能更新。

支援: Claude Codex Code(CC)

📊 70 尚可

Maintain this Skill? Claim it 📊 70 尚可

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智能體請求

Review the Skillstore skill "self-improving-agent" from https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/charon-fan-self-improving-agent/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

你的智慧代理仍應顯示其計畫，並依安全政策請求必要確認。

Agent 可讀資源

當 AI Agent、爬蟲或腳本需要乾淨脈絡、而不是讀取完整頁面時，請使用這些連結。

Markdown 詳情 GET /skills/charon-fan-self-improving-agent.md 已簽名 manifest GET /api/skills/charon-fan-self-improving-agent/manifest 已簽名 lockfile GET /api/skills/charon-fan-self-improving-agent/lockfile

測試它

正在使用「self-improving-agent」。某次偵錯工作階段發現 callback chains 導致過時的重新整理行為。

預期結果:

此技能會摘要該情節、命名可重複使用的模式、設定信心分數，並建議更新偵錯器指引。

正在使用「self-improving-agent」。使用者回報某個新模式造成令人困惑的 PRD 需求。

預期結果:

此技能會降低信心分數、建立修正備註，並建議在驗證前限制該模式的使用範圍。

正在使用「self-improving-agent」。某團隊想檢視本週所有已學習的模式。

預期結果:

依目標技能分組的模式。
標記為待檢視的低信心項目。
標示過時或重複的指引。

安全審計

中風險

v8 • 2026/7/23 開啟版本化報告

Static findings are predominantly false positives caused by Markdown code fences, inline backticks, research links, and documentation of local paths. The bundled hook scripts only log event metadata and output lengths; they do not perform network requests, command interpolation, or memory writes. The documented automatic memory workflow still needs privacy controls because it can retain context from many skill events.

已掃描檔案

1,091

分析行數

複核項目

已忽略的誤報

已確認的安全問題 (1)

中

SKILL.md:33-39 SKILL.md:80-86 README.md:20-29

Automatic cross-skill memory collection may retain sensitive task context

The skill describes automatic capture of experiences from all skill events and memory artifacts, but does not define data minimization, retention, or consent controls. Users may record task details or tool-related context in a persistent local memory store.

The documentation explicitly states universal event learning and identifies persistent semantic, episodic, and working memory locations. It does not specify a retention or sensitive-data exclusion policy.

風險因素

⚙️ 外部命令 (48)

memory/semantic-patterns.json:270 references/appendix.md:82-83 references/appendix.md:83-98 SKILL.md:54-76 SKILL.md:76-113 SKILL.md:113-117 SKILL.md:117-136 SKILL.md:136-138 SKILL.md:138-142 SKILL.md:142-148 SKILL.md:148-150 SKILL.md:150-165 SKILL.md:165-167 SKILL.md:167-171 SKILL.md:171-176 SKILL.md:176-184 SKILL.md:184-198 SKILL.md:198-213 SKILL.md:213-229 SKILL.md:229-235 SKILL.md:235-249 SKILL.md:249-253 SKILL.md:253-259 SKILL.md:259-262 SKILL.md:262-263 SKILL.md:263-267 SKILL.md:267-268 SKILL.md:268-277 SKILL.md:277 SKILL.md:290-291 SKILL.md:291-292 SKILL.md:292-293 SKILL.md:293 SKILL.md:294-306 SKILL.md:306-330 SKILL.md:330-334 SKILL.md:334-342 SKILL.md:342-346 SKILL.md:346-352 SKILL.md:352 SKILL.md:354-361 SKILL.md:361-363 SKILL.md:363-367 SKILL.md:367-371 SKILL.md:371-409 SKILL.md:409-411 SKILL.md:411-415 SKILL.md:415-429

🌐 網路存取 (12)

memory/semantic-patterns.json:58 SKILL.md:47 SKILL.md:48 SKILL.md:49 SKILL.md:50 SKILL.md:454 SKILL.md:455 SKILL.md:456 SKILL.md:457 SKILL.md:458 SKILL.md:459 SKILL.md:460

📁 檔案系統存取 (4)

README.md:25 README.md:25 references/appendix.md:31 references/appendix.md:31

審計單位: codex 檢視審計紀錄 →

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https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown 徽章

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/charon-fan-self-improving-agent/security.svg)](https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent?utm_source=security_passport_badge)

HTML 徽章

<a href="https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/charon-fan-self-improving-agent/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

嵌入卡片

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/charon-fan-self-improving-agent.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

學術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA 引用

charon-fan. (2026). self-improving-agent security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent/audits/8

BibTeX 引用

@techreport{charon-fan-charon-fan-self-improving-agent-2026,
  author = {charon-fan},
  title = {self-improving-agent security audit report (audit version 8)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {8},
  url = {https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent/audits/8},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "self-improving-agent security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "charon-fan"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/charon-fan-self-improving-agent/audits/8"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:charon-fan-self-improving-agent:audit:8"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore 評分

評分依據證據置信度: 高

架構

可維護性

內容

社群

規範符合度

你可以打造什麼

改善團隊代理作業手冊

將重複出現的任務教訓轉換為可重複使用、並帶有來源標記的技能指引。

追蹤偵錯教訓

記錄反覆出現的修正方式，並將可靠模式提升為偵錯器指引。

隨時間檢視技能品質

使用驗證範本與信心分數，判斷哪些模式仍然有用。

試試這些提示

摘要單一工作階段

檢視最新的技能工作階段。列出發生了什麼、哪些有效、哪些失敗，以及一項可重複使用的教訓。

擷取可重複使用的模式

比較這些近期工作階段。擷取可跨任務套用的模式，然後指定信心分數與目標技能。

修正技能指引

找出導致此失敗的指引。提出修正標記、驗證步驟與受影響的技能。

稽核學習記憶

稽核語意與情節記憶。識別過時模式、衝突指引、缺少證據，以及需要人工核准的更新。

最佳實務

在將任何提議的技能變更套用到共用儲存庫之前，先逐一檢視。
讓信心分數與清楚的證據和使用者回饋保持關聯。
當工具輸入或輸出可能包含機密時，停用 hook 記錄。

避免

不要根據單一薄弱範例自動套用廣泛的技能變更。
不要記錄敏感環境中的命令輸出。
不要把研究引用視為某個模式有效的證明。

常見問題

此技能會自行執行程式碼嗎？

該 markdown 描述工作流程與 hook 設定。執行取決於使用者的接線方式與授予的工具權限。

為什麼 marketplace 風險很高？

它會要求廣泛的編輯與 Bash 存取權，而且可以引導對其他技能與記憶檔案的變更。

它可以與 Claude、Codex 和 Claude Code 搭配使用嗎？

報告列出對 Claude、Codex 與 Claude Code 的支援。hook 範例專屬於 Claude Code。

它會將資料傳送到外部服務嗎？

未發現資料外洩的證據。網路相關發現是研究連結與 WebSearch 能力。

使用者在安裝前應檢視什麼？

使用者應檢視工具權限、hook 記錄、symlink 設定，以及每項提議的技能更新。

仍然需要人工核准嗎？

是。人工檢視很重要，因為已學習的模式可能是錯誤的、過時的，或範圍過於廣泛。

開發者詳細資訊

作者

charon-fan

授權

MIT

Skillstore 修訂

版本提示

作者未聲明版本。

儲存庫

https://github.com/charon-fan/agent-playbook/tree/main/skills/self-improving-agent/

引用

c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f

維護新鮮度

2026/7/27

使用量

123 次下載 · 234 次瀏覽

檔案結構

📁 hooks/

📄 post-bash.sh

📄 pre-tool.sh

📄 session-end.sh

📁 memory/

📄 semantic-patterns.json

📄 README.md

📁 references/

📄 appendix.md

📄 SKILL.md

📁 templates/

📄 correction-template.md

📄 pattern-template.md

📄 validation-template.md

查看全部

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creating-feedback-loops

建立可靠的回饋迴路

由 C0ntr0lledCha0s

當回饋未被擷取時，AI 回應可能會重複犯錯。此技能加入檢查點、學習日誌與迭代循環，以實現可衡量的改進。

效率查看

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slash-command-encoder

為 AI 工作流程建立斜線命令

由 DNYoussef

當使用者依賴冗長的自然語言提示時，重複性的 AI 工作流程會變得緩慢。此技能可協助定義精簡的斜線命令，並包含路由、驗證、鏈接和說明文字。

效率查看

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micro-skill-creator

建立聚焦的 AI 微技能

由 DNYoussef

可重複使用的 AI 工作流程常常變得過於寬泛且難以測試。此技能可協助定義聚焦的技能，並包含專家提示詞、合約與驗證計畫。

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context-compression

可靠地壓縮長 Agent 上下文

由 muratcankoylan

長時間 AI 工作階段在上下文視窗填滿時，會遺失關鍵決策、檔案變更與後續步驟。此技能為 Claude、Codex 與 Claude Code 提供結構化壓縮方法與評估探針。

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suggesting-improvements

透過可執行的回饋改善 Claude 回應

由 C0ntr0lledCha0s

AI 回應可能是正確的，但仍然難以套用或驗證。此技能會將品質落差轉化為具優先順序且步驟清楚的改進項目。

效率查看

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groove

Route Engineering Work with Groove

由 andreadellacorte

Choosing among many Groove commands can interrupt engineering work. This skill maps natural-language requests to the best workflow and preserves important details.

效率查看

self-improving-agent

使用我的智慧代理安裝

Agent 可讀資源

測試它

安全審計

已確認的安全問題 (1)

風險因素

複製報告連結

Markdown 徽章

HTML 徽章

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APA 引用

BibTeX 引用

CITATION.cff

Skillstore 評分

你可以打造什麼

改善團隊代理作業手冊

追蹤偵錯教訓

隨時間檢視技能品質

試試這些提示

最佳實務

避免

常見問題

開發者詳細資訊

相關技能

creating-feedback-loops

slash-command-encoder

micro-skill-creator

context-compression

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groove