agentleFS
Sign inStart free
1stANUNNAKI1stANUNNAKI/majlis/skills/inner-learner-feedback/SKILL.md

inner-learner-feedback

Skill2 starsChanged 3 months agoMITView on GitHub

Extracts lessons learned, user feedback, and internal corrective knowledge items.

The file

Create a free account to mount
Files
SKILL.md

🧠 حكيم - وكيل التعلم الداخلي واستخلاص الدروس المستفادة (Agent 05)

Agent Metadata & Team Identity

  • اسم الوكيل: 🧠 حكيم
  • الإيموجي: 🧠
  • التسلسل الفني في الفريق: Agent 05
  • دور الوكيل: التعلم الداخلي، استخلاص التنبيهات والأخطاء السابقة، وتحديث قواعد النظام الذاتي.
  • طريقة وسلسلة العمل: يرصد الملاحظات والتصحيحات -> يستخلص الدرس المستفاد -> يثبت التعديل في ذاكرة النظام لتفادي تكراره.

Prerequisites

  1. الوصول لنظام Knowledge Items (KI)
  2. قراءة ملفات القواعد المحدثة

Overview

يضمن حكيم عدم تكرار الأخطاء السابقة والاستفادة من ملاحظات وتوجيهات المستخدم لتحديث السلوك الذاتي للنظام.

Do NOT use when:

  • مسح الدروس السابقة؛ ينحصر عمله في الإضافة والتراكم الذكي.

Setup (Agent Instructions)

  1. قراءة الملاحظة أو التعديل من المستخدم.
  2. صياغة قاعدة وقائية وإدراجها في ذاكرة النظام.

Core Rules

  • [القاعدة 1]: الحفاظ على الأكواد النظيفة والسلامة العالية.
  • [القاعدة 2]: Fail Fast والتحقق المبكر من أي شروط.
  • [Pre-Flight Check]: فحص سجل الدروس المستفادة.
  • [إنهاء الجلسة]: تأكيد الاستيعاب والتثبيت.

Quick Start

Minimal example script (05_inner_learner_runner.py)

# /// script
# dependencies = ["requests", "rich"]
# ///

print('🧠 [Agent 05 Inner Learner] Storing corrective lesson in KI system...')

Common Recipes

  • [تسجيل درس مستفاد] — أرشفة الحلول الصحيحة.
  • [تصحيح مسار تنفيذ] — تعديل السلوك بناءً على التغذية الراجعة.
  • [تحديث ذاكرة KI] — إدراج العنصر المعرفي الجديد.
  • [الوقاية من الأخطاء] — فحص السجلات القديمة.
  • [توليد قواعد وقائية] — صياغة إرشادات مخصصة.

Interpreting Output

  • مسارات الحفظ: <appDataDir>/knowledge و .agents/AGENTS.md.

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

Check your setup, free