agentdb-learning

DEPRECATED — merged into agentdb-advanced. Use agentdb-advanced skill (RL Plugins section) for all reinforcement learning algorithms including Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and Federated RL.

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Repositório: DreamLab-AI/agentbox
Última atividade na origem: 5 de maio de 2026 às 08:34
Idioma detectado do SKILL.md: inglês
Estrelas: 19
Forks: 0

Opções de instalação

Por padrão, está selecionado o prompt que primeiro revisa a origem. Você pode mudar para um comando direto ou baixar uma cópia local.

Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.

Um comando direto ignora o prompt de revisão. Verifique a origem antes de executá-lo.

npx skills add https://github.com/DreamLab-AI/agentbox --skill agentdb-learning

O comando permanece em uma só linha. Role horizontalmente para revisá-lo antes de copiar.

Prefere uma cópia local? Baixe os arquivos disponíveis atualmente no SkillsMP.

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Leia o SKILL.md e os arquivos complementares exibidos pelo SkillsMP antes de decidir se vai instalar.

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build-with-quality

Implement features with tests and quality gates, debug hard bugs, and stress-test designs. Use when building a feature with TDD/EDD, chasing a stubborn multi-function bug (feedback-loop-first), interrogating a design before coding, or running a coverage/security/accessibility quality-gate pass. Supersedes agentic-qe, reasoningbank-*, and pair-programming.

2026-08-31

codeact

Plan-execute-reflect loop over a persistent Python kernel (the `code-interpreter` MCP): write Python, execute, observe the returned trace (stdout / exception / last value), then revise. Variables, imports, and dataframes survive across every tool call in the session. Use for multi-step numerical reasoning, data wrangling, scientific Q&A, hypothesis-test loops, or any task where intermediate state must persist between turns and a runtime result should drive the next step.

2026-08-31

expel-lesson-extractor

Fires as a post-task hook after a non-trivial completed task (3+ tool calls, observable terminal outcome) to distil 0-N generalisable IF/THEN lessons from the trajectory and store them in RuVector so they surface at the start of similar future tasks; also invocable manually to record a lesson after a complex or failed task. NOT for trivial (<3 tool calls) or interrupted tasks, and NOT a general memory-write tool — it writes only ex:DistilledLesson records to the code-harness-lessons namespace. Schema, gates, prompt, and contradiction/archive policy live in references/.

2026-08-31

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name	agentdb-learning
description	DEPRECATED — merged into agentdb-advanced. Use agentdb-advanced skill (RL Plugins section) for all reinforcement learning algorithms including Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and Federated RL.
deprecated	true
replacement	agentdb-advanced

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