搜索「Self Improvement」的结果

io.github.Skyvern-AI/skyvern/testing

通过冒烟测试后端 API、前端渲染、浏览器会话供给与工作流执行，验证 Skyvern 部署是否正常工作。当用户说「Skyvern 是否正常」「测试我的部署」「验证安装」「冒烟测试」，或需要检查自托管/本地 Skyvern 实例是否健康时使用。

io.github.diegosouzapw/awesome-omni-skill/cursor-rules-review

用五道关卡的评审流程，按质量标准检查 Cursor IDE 规则（.mdc 文件）。校验 frontmatter（YAML 语法、必填字段、描述质量、触发配置）、glob 模式（精确度、性能、正确性）、内容质量（聚焦、组织、示例、交叉引用）、文件长度（建议 500 行以内）以及功能性（触发、交叉引用、可维护性）。适用于评审包含 Cursor 规则改动的 PR、周期性规则质量审计、提交前校验新规则、发现改进空间、整理规则供团队共享，或排查规则未按预期生效的原因。

io.github.RightNow-AI/openfang/writing-coach

面向语法、风格、清晰度与结构的写作提升专家。

io.github.Trevoke/org-gtd.el/refactor

在实现完成之后需要改善代码质量但不改变行为时使用。

io.github.ruvnet/ruflo/reasoningbank-agentdb

基于快 150 倍的 AgentDB 向量数据库实现 ReasoningBank 自适应学习，涵盖轨迹记录、结论判定、记忆蒸馏与模式识别。用于构建自学习 agent、优化决策或实现经验回放系统。

io.github.solatis/claude-config/refactor

当用户提出重构分析、技术债评审或代码质量改进需求时，立即通过 python 脚本调用。不要先自行探索——由脚本统一编排探索过程。

io.github.ruvnet/RuView/reasoningbank-agentdb

基于 AgentDB（检索快 150 倍的向量库）实现 ReasoningBank 自适应学习。含轨迹追踪、结论判定、记忆蒸馏与模式识别。用于构建自学习代理、优化决策或实现经验回放系统。

io.github.ruvnet/RuView/agentdb-learning

用 AgentDB 的 9 种强化学习算法创建并训练 AI 学习插件，含 Decision Transformer、Q-Learning、SARSA、Actor-Critic 等。在构建自学习代理、实现 RL 或通过经验优化代理行为时使用。