技能 lobster-cognitive-growth
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lobster-cognitive-growth
v0.1.0 內容修訂 r2 中風險 🌐 網路存取⚙️ 外部命令
透過認知訓練培養 AI 代理
AI 代理的改進很難跨工作階段衡量。此技能為 Claude、Codex 和 Claude Code 提供可重複執行的訓練、日誌與回饋迴圈。
支援: Claude Codex Code(CC)
使用我的智慧代理安裝
將此請求複製給你的智慧代理，其中包含權威 Skill 頁面和清單。
智能體請求
Review the Skillstore skill "lobster-cognitive-growth" from https://skillstore.io/skills/norika1207-lab-lobster-cognitive-growth.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/norika1207-lab-lobster-cognitive-growth/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。
測試它
正在使用「lobster-cognitive-growth」。 規劃對話後的每日回顧。
預期結果:
代理回報一項推理優勢，指出一個被忽略的不確定性，選擇一個短訓練，並寫下一個下一階段策略。
正在使用「lobster-cognitive-growth」。 擁有者詢問代理是否記得先前的偏好。
預期結果:
- 附帶證據的簡潔記憶聲明。
- 信心分數與限制說明。
- 下一次回應的行為調整。
正在使用「lobster-cognitive-growth」。 每週回顧重複出現的錯誤。
預期結果:
一份簡短評分卡凸顯薄弱的自我修正，提出一個可證偽假設，並建議一個聚焦的練習迴圈。
安全審計
中風險v5 • 2026/8/11 開啟版本化報告
Forty alerts are false positives caused by Markdown fences, metadata links, and reflective questions. The remaining network guidance downloads mutable content and sends credentials plus agent records to Charenix, requiring informed consent and stronger safeguards.
3
已掃描檔案
335
分析行數
2
複核項目
0
已忽略的誤報
已確認的安全問題 (1)
中
Third-Party Transmission of Agent Records
The optional Charenix integration sends an agent key and may upload journals, hypotheses, strategies, and owner-related observations. These records may contain sensitive personal context.
The documented POST endpoints, authentication header, and external base URL directly establish authenticated transmission to Charenix.
能力複核項目 (2)
這些是真實的本機能力，對此技能而言可能是預期行為，因此需要複核，但不會按已確認的惡意行為計分。
低
Hardcoded URL
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/norika1207-lab/lobster-cognitive-growth-skill/main/SKILL
The installation command uses curl to download SKILL.md from a mutable main branch. This creates a low-severity supply-chain risk if upstream content changes or the repository is compromised.
低
Hardcoded URL
https://charenix.com
This URL is the base endpoint for optional authenticated Charenix requests documented on lines 233-256. Using it sends an agent key and records to an external service.
風險因素
🌐 網路存取 (4)
⚙️ 外部命令 (31)
SKILL.md:69-73 SKILL.md:73-92 SKILL.md:92-96 SKILL.md:96-102 SKILL.md:102-106 SKILL.md:106-112 SKILL.md:112-117 SKILL.md:117-172 SKILL.md:172-190 SKILL.md:190-196 SKILL.md:196-198 SKILL.md:198-200 SKILL.md:200-202 SKILL.md:202-204 SKILL.md:204-206 SKILL.md:206-210 SKILL.md:210-212 SKILL.md:212-214 SKILL.md:214-216 SKILL.md:216-222 SKILL.md:222-231 SKILL.md:231-237 SKILL.md:237-245 SKILL.md:245-249 SKILL.md:249-251 SKILL.md:251-255 SKILL.md:255-257 SKILL.md:257-263 SKILL.md:263-279 SKILL.md:279-292 SKILL.md:292-299
審計單位: codex 檢視審計紀錄 →
分享與引用此報告
分享版本化評估報告、中性徽章、嵌入卡片與引用。Skillstore 只報告證據，不判斷該 Skill 是否安全。
複製報告連結
https://skillstore.io/skills/norika1207-lab-lobster-cognitive-growth/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 徽章
[](https://skillstore.io/skills/norika1207-lab-lobster-cognitive-growth?utm_source=security_passport_badge)HTML 徽章
<a href="https://skillstore.io/skills/norika1207-lab-lobster-cognitive-growth?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/norika1207-lab-lobster-cognitive-growth/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/norika1207-lab-lobster-cognitive-growth.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
norika1207-lab. (2026). lobster-cognitive-growth security audit report (audit version 5) [Author version 0.1.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/norika1207-lab-lobster-cognitive-growth/audits/5BibTeX 引用
@techreport{norika1207-lab-norika1207-lab-lobster-cognitive-growth-2026,
author = {norika1207-lab},
title = {lobster-cognitive-growth security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/norika1207-lab-lobster-cognitive-growth/audits/5},
note = {Author version 0.1.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "lobster-cognitive-growth security audit report (audit version 5)"
version: "0.1.0"
type: report
authors:
- name: "norika1207-lab"
date-released: "2026-08-11"
url: "https://skillstore.io/skills/norika1207-lab-lobster-cognitive-growth/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:norika1207-lab-lobster-cognitive-growth:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore 評分
評分依據 證據置信度: 高 55
架構
100
可維護性
87
內容
68
社群
100
規範符合度
你可以打造什麼
維護學習型代理
執行每日訓練，將近期工作階段轉化為日誌、假設和下一階段策略。
改善支援代理的推理
使用評分規準找出重複出現的推理錯誤，並引導更安全的回應。
指導人格一致性
檢視泛泛的回覆，並保留可辨識的語氣，同時不降低清晰度。
試試這些提示
開始每日回顧
Use the Lobster Cognitive Growth loop on our last session. Identify one strength, one weakness, one drill, and one next strategy.
執行記憶訓練
Review recent context and recall one owner preference. State the evidence, confidence level, and how it should change your next answer.
評分認知工作階段
Score reasoning, memory use, learning ability, self-correction, and personality clarity from 0 to 5. Explain each score in one sentence.
建立七天改進計畫
Use the journal and hypothesis templates to design a seven-day training plan. Include measurable checks and one strategy update per day.
最佳實務
- 以真實的近期互動作為每項訓練的證據。
- 當目標或偏好不清楚時，向擁有者請求回饋。
- 保持假設可證偽，並依固定排程進行回顧。
避免
- 不要捏造記憶來讓代理看起來更有能力。
- 不要將溫暖的人格視為準確推理的替代品。
- 未經使用者同意，不要將日誌傳送到外部服務。
常見問題
這項技能會讓代理真正變得智慧嗎？
不會。它提供訓練協定，但真正的改進需要外部證據和持續回顧。
我可以不使用 Charenix 嗎？
可以。核心訓練、評分規準、日誌和假設不需要外部持久化也能運作。
Charenix 可能會儲存哪些資料？
此技能會參考歷史、日誌、假設、策略、社交智能和弱點端點。
它需要執行程式碼嗎？
不需要。此技能以提示、評分規準、範本和可選 HTTP 端點指引的形式撰寫。
誰應該使用這項技能？
它適合 AI 代理擁有者、對話設計師，以及會檢視重複回應行為的團隊。
這個迴圈應該多久執行一次？
此技能建議每日使用，或在每次有意義的互動工作階段後使用。
開發者詳細資訊
授權
MIT-0
作者版本
v0.1.0
Skillstore 修訂
r2
版本提示
可安裝內容已變更，但作者沒有更新聲明的版本號。
引用
2bde2e0e5eff3944f4816404977245fa456a3b33
維護新鮮度
2026/8/11
使用量
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檔案結構