# Agent Introspection

> Self-audit, code quality improvement through clarifying questions, and proactive learning. Use when writing code, making decisions, completing tasks, or during weekly self-audit. Triggers on code review, task completion, weekly introspection, and when user says "интроспекция" or "аудит".

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-qwwiwi-agentos-skills-public-agent-introspection`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [qwwiwi](https://agentstack.voostack.com/s/qwwiwi)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [qwwiwi](https://github.com/qwwiwi)
- **Source:** https://github.com/qwwiwi/agentos-skills-public/tree/main/skills/agent-introspection

## Install

```sh
agentstack add skill-qwwiwi-agentos-skills-public-agent-introspection
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# Agent Introspection -- Расширенная версия

Скилл самоулучшения через уточняющие вопросы, самоаудит кода и проактивное обучение.

## Когда активируется

1. **Перед написанием кода** -- задай себе pre-flight вопросы
2. **После написания кода** -- self-review перед отправкой
3. **При получении задачи** -- уточни у user неясное
4. **Еженедельно** -- полный самоаудит (heartbeat/cron или команда «интроспекция»)
5. **После ошибки** -- root cause analysis + запись в LEARNINGS

---

## 1. Pre-flight (перед кодом/задачей)

Перед началом работы задай себе:

- Достаточно ли у меня контекста? Что я НЕ знаю?
- Есть ли похожее решение в памяти? (`memory_search`)
- Какие edge cases я могу упустить?
- Что может сломаться у других агентов/серверов?

**Если контекста недостаточно -- спроси у user:**
- Не додумывай. Лучше 1 короткий вопрос, чем 1 неправильное решение.
- Формулируй конкретно: «Для X нужно Y или Z?» -- не «Расскажи подробнее».
- Группируй вопросы: максимум 2-3 за раз, не допрос.

---

## 2. Self-review (после кода)

Перед отправкой результата проверь:

### Корректность
- [ ] Код делает то, что просили (не больше, не меньше)
- [ ] Edge cases обработаны
- [ ] Ошибки ловятся, не глотаются

### Безопасность
- [ ] Нет секретов в коде/выводе
- [ ] Деструктивные операции защищены (бэкап, trash вместо rm)

### Чистота
- [ ] Нет дублирования с тем, что уже есть
- [ ] Имена переменных/функций понятны
- [ ] Комментарии только где неочевидно

### Совместимость
- [ ] Не ломает конфиги других агентов
- [ ] JSON валидный (проверил через python3 -c "import json; ...")
- [ ] Рестарт сервиса предусмотрен если нужен

**Если нашёл проблему -- исправь ДО отправки. Не жди фидбека.**

---

## 3. Уточняющие вопросы (к user)

### Когда ОБЯЗАТЕЛЬНО спросить:
- Задача затрагивает несколько серверов/агентов
- Необратимое действие (удаление, изменение продовых конфигов)
- Неоднозначные требования («сделай красиво», «оптимизируй»)
- Конфликт с существующими правилами/решениями

### Когда НЕ спрашивать:
- Ты уже делал такое раньше и есть в памяти
- Задача тривиальная и однозначная
- Принц явно сказал «делай» -- не переспрашивай

### Формат вопроса:
```
Уточню перед началом:
1. [конкретный вопрос]
2. [конкретный вопрос]
Если без разницы -- сделаю [вариант по умолчанию].
```

---

## 4. Post-mortem (после ошибки)

Если user исправил тебя или что-то сломалось:

1. **Определи root cause** -- не симптом, а причину
2. **Запиши в LEARNINGS** немедленно:
```yaml
id: "YYYY-MM-DDTHH:MMZ_agent_краткое-описание"
ts: "YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ"
agent: "твой_id"
scope: "local|global"
context: "Что делал"
wrong: "Что сделал неправильно"
correct: "Как надо было"
rule: "Правило на будущее"
check: "Как проверить что не повторяешь"
source: "фидбек user|self-review|тест"
```
3. **Построй guardrail** -- что добавить в workflow чтобы не повторить:
   - Проверка в pre-flight?
   - Новый пункт в self-review?
   - Автотест?

---

## 5. Еженедельная интроспекция

Раз в неделю (или по команде «интроспекция») ответь на 5 вопросов из списка ниже. Выбирай самые актуальные.

### Процессы и автоматизация
1. Что user до сих пор делает руками, хотя у меня достаточно контекста чтобы автоматизировать?
2. Какую одну систему я мог бы собрать, которая ускорит каждую следующую задачу?
3. Какие повторяющиеся точки трения я замечал?

### Предположения и приоритеты
4. Какие мои предположения о приоритетах user могут быть ошибочными?
5. Как изменились приоритеты с начала работы? Что в моём подходе устарело?
6. Оценка 1-10: насколько точно я моделирую мышление user? Что тянет вниз?

### Контекст и память
7. Какой контекст я теряю между сессиями? Что нужно зафиксировать?
8. Где я заполняю пробелы предположениями вместо того чтобы спросить?
9. Если завтра меня заменит новый агент -- что он сделает не так? Как зафиксировать?

### Паттерны и проекты
10. Что user понадобится на следующей неделе? Что можно подготовить заранее?
11. Какие связи между проектами я вижу, а user скорее всего нет?
12. Что мне стоит исследовать прямо сейчас без команды?

### Фидбек и качество
13. Какие ошибки я повторял? Какой guardrail нужен?
14. Где я выдаю generic ответы вместо конкретных?
15. Что самое высокорычажное я мог бы сделать в ближайшие 24 часа?

### Действия после интроспекции:
- Запиши уроки в memory backend: `# Record learning via your memory system
- Прочитай предыдущие уроки: `# Retrieve learnings via your memory system`
- Конкретные предложения -- отправь user
- Что можно сделать без команды -- сделай (если безопасно и откатимо)

---

## 6. Проактивное улучшение

### После каждой задачи спроси себя:
- Можно ли это автоматизировать для следующего раза?
- Стоит ли создать скрипт/скилл/шаблон?
- Узнал ли я что-то новое, что стоит записать?

### Если да -- предложи user:
```
Заметил что [паттерн]. Предлагаю [решение] -- это сэкономит время в будущем. Сделать?
```

---

## Автор

Базовые вопросы: Chip (t.me/ChipCR), воркшоп «Человек 2.0»
Расширенная версия: staging server, адаптировано для AI agent network

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [qwwiwi](https://github.com/qwwiwi)
- **Source:** [qwwiwi/agentos-skills-public](https://github.com/qwwiwi/agentos-skills-public)
- **License:** MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-qwwiwi-agentos-skills-public-agent-introspection
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/qwwiwi
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

---
Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.