pskoett/auto-amélioration

Capture les apprentissages, les corrections et les demandes de fonctionnalités pour permettre une amélioration continue.

Qu'est-ce que auto-amélioration ?

Ce skill permet à un assistant IA de capturer et de structurer les apprentissages issus d'interactions avec l'utilisateur, tels que les corrections ('Non, c'est faux...'), les demandes de fonctionnalités manquantes, les connaissances obsolètes ou les nouvelles approches pour des tâches récurrentes. Il est particulièrement utile lorsqu'un bloc de transfert est reçu depuis un mécanisme d'auto-réparation (self-healing) après qu'une correction a été vérifiée trois fois, afin de distiller ces motifs dans un fichier mémoire ou un nouveau skill. En cas d'échec actif en cours d'exécution nécessitant une application et une vérification immédiate, il faut utiliser self-healing à la place. Le skill s'exécute manuellement avant les tâches importantes et peut également être utilisé en mode CI/sans tête avec la variante self-improvement-ci.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/pskoett/pskoett-ai-skills/tree/main/skills/self-improvement

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Documentation

Que fait auto-amélioration ?

Capture les apprentissages, les erreurs, les corrections et les demandes de fonctionnalités pour permettre une amélioration continue. À utiliser lorsque : (1) L'utilisateur corrige Claude ('Non, c'est faux...', 'En fait...'), (2) L'utilisateur demande une capacité qui n'existe pas, (3) Claude se rend compte que ses connaissances sont obsolètes ou incorrectes, (4) Une meilleure approche est découverte pour une tâche récurrente, (5) Un bloc de transfert est reçu de self-healing (une correction récurrente vérifiée avec un nombre de répétitions >= 3) pour le distiller dans un fichier mémoire ou un nouveau skill. Pour les échecs ACTIFS en cours d'exécution où l'agent doit appliquer et vérifier un correctif en cours de tâche, utilisez self-healing à la place (il enregistre les entrées HEAL- avec preuve ; auto-amélioration promeut les motifs accumulés). Consultez également les apprentissages avant les tâches importantes. Pour la capture d'apprentissage uniquement en CI/sans tête, utilisez self-improvement-ci.

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