Skills Guide

Tri des échecs d'agent via wiki

VérifiéSûr

Interrogez le wiki des échecs pour récupérer les pannes d'agent, et enregistrez les nouveaux modes d'échec pour l'amélioration.

Télécharger et utiliser
Spar Skills Guide Bot
Data & IAIntermédiaire
05/08/2026
Claude Code
#failure-recovery#memory-search#long-horizon#self-improvement#token-efficiency

Recommandé pour

Claude CodeData scientistData & analyse

Synthèse automatique

Trie un échec d'agent lors d'une exécution de longue durée en interrogeant le wiki des échecs pour trouver une récupération connue avant de dépenser de nouveaux tokens.

Points forts

  • Réduit le gaspillage de tokens en réutilisant les récupérations connues.
  • Construit une base de connaissances auto-améliorée des modes d'échec.
  • Cite le failure_id pour faciliter l'audit.
  • Privilégie des actions de récupération concrètes et localement exécutables.

Limites

  • Dépend du contenu du wiki des échecs (problème de démarrage à froid).
  • Le seuil de correspondance (0.82) peut écarter des solutions pertinentes.
  • Se limite aux échecs ayant un schéma de récupération connu.
Quand l'utiliser

Lorsque l'agent rencontre un échec dans une tâche de longue durée et souhaite réutiliser des connaissances de récupération passées plutôt que de résoudre le problème de zéro.

Quand l'éviter

Lorsque l'échec est nouveau ou que le wiki est vide, ou quand la récupération nécessite un changement de plan de haut niveau non pris en charge.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité90/100

The skill only uses the 'memory_search' tool, which is a read-only internal query. No external commands, network calls, or file system operations are performed. Recovery actions are logical steps, not system commands. No risk of data exfiltration or destruction.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Recover from empty subgraph
The traversal returned an empty subgraph after step 3. Use the failure wiki to find a recovery action and apply it.
Break a traversal cycle
I'm stuck in a traversal cycle in a long-horizon run. Query the failure wiki for a known recovery and follow it.
Low-confidence match
The last retrieval had low confidence. Check the failure wiki for a recovery from a similar low-confidence event.

description: Triage an agent failure during a long-horizon run by querying the failure wiki for a known recovery before burning new tokens. allowed-tools: memory_search

Instructions

When the agent hits a failure during a long-horizon run (missing relation, ambiguous match, traversal cycle, low-confidence retrieval, empty subgraph, or unexpected result shape), do not attempt to solve it from scratch.

  1. Build a failure signature from the symptom plus the last three traversal steps. Keep it short and concrete.
  2. Query the failure wiki via memory_search using that signature. The wiki stores FailureMode, RecoveryAction, SolutionLog, and LintIssue nodes connected to past AgentQuery events.
  3. If a wiki record matches above the configured threshold (default 0.82), apply its recovery_action directly. Cite the matched failure_id in the response so the next agent can audit the chain.
  4. If no record matches, log a new FailureMode with confidence=0.4 and apply the default recovery for the symptom class. The lint pass will flag the new memory until a later run confirms the recovery is stable.
  5. Always record a SolutionLog entry tying the failure_id to the recovery action and the run outcome. That log is what feeds the self-improvement loop.

Prefer recovery actions that are concrete and locally executable: backtrack to a sibling, re-rank by relationship count, fall back to semantic search, maintain a visited set, rephrase with synonyms, or return the node's raw description. Avoid recovery actions that require changing the agent's plan unless the wiki has a high-confidence example that did so successfully.

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/agent-failure-triage-via-wiki-msfn193o/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/agent-failure-triage-via-wiki-msfn193o' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/agent-failure-triage-via-wiki-msfn193o/download' --output '.skill-downloads/agent-failure-triage-via-wiki-msfn193o/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/agent-failure-triage-via-wiki-msfn193o/SKILL.md.part' '.skill-downloads/agent-failure-triage-via-wiki-msfn193o/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : memory_search

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/agent-failure-triage-via-wiki-msfn193o/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

Skills similaires

Créer des cartes interactives avec kepler.gl

Data & IA

Création de cartes interactives et export HTML autonome avec le package Python keplergl, à partir de données géospatiales (DataFrame, GeoJSON, CSV).

Claude CodeCursorCodexintermediateSûr 11,995
Skills Guide Bot

Optimisation de paramètres par agent

Data & IA

Guide d'optimisation de systèmes configurables avec objectif mesurable, via des essais bornés et une recommandation fondée sur des preuves.

Claude CodeCursorCodexintermediateSûr 45,609
Skills Guide Bot

Relance des visiteurs ICP

Data & IA

Identifiez les utilisateurs inscrits correspondant au profil client idéal mais qui n'ont pas activé, et rédigez des messages de relance personnalisés pour les réengager.

Claude CodeintermediateSûr 6,843
Skills Guide Bot