shimo4228/ciclo-de-conocimiento-para-agentes

Un ciclo de conocimiento para agentes de IA que crece con las personas que lo moldean. Centrado en la escasez de atención y juicio humano a medida que crece la capacidad del agente; seis fases mantienen el comportamiento alineado con la intención del operador a través de sesiones. ADRs, esquemas JSON y una referencia Python sin dependencias.

¿Qué es ciclo-de-conocimiento-para-agentes?

Este skill proporciona un ciclo de conocimiento estructurado (agente-conocimiento-ciclo) diseñado específicamente para agentes de IA, asegurando que su comportamiento permanezca alineado con la intención del operador a lo largo de múltiples sesiones. Aborda el desafío crítico de la escasez de atención y juicio humano a medida que las capacidades del agente crecen, ofreciendo un proceso de seis fases (Como-observación, Almacenamiento, Reflexión, Sensibilización, Aprendizaje, y Poda) que permite a los operadores humanos guiar al agente de manera efectiva. El skill incluye decisiones de registro de arquitectura (ADRs), esquemas JSON sólidos para el intercambio de datos estructurados y una implementación de referencia en Python sin dependencias externas. Es útil para desarrolladores y equipos que trabajan con agentes de IA en plataformas como Claude Code, Cursor o Codex, proporcionando un marco claro y reutilizable para la gestión del conocimiento del agente.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentación

¿Qué hace ciclo-de-conocimiento-para-agentes?

Un ciclo de conocimiento para agentes de IA — uno que crece con las personas que lo moldean. Centrado en la escasez de atención y juicio humano a medida que crece la capacidad del agente; seis fases mantienen el comportamiento alineado con la intención del operador a través de sesiones. ADRs, esquemas JSON y una referencia Python sin dependencias.

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