thu-aicosmos/skillevolver

**クラウドエージェントの作者自身の再利用可能なスキルを手作業で手に入れるメタスキル。

微調整なし。 オフラインの軌跡プールはありません。 反復的な探索 → distill → デプロイ → 拒否 ループ、エンドツーエンドを 1 つの Agent SDK セッションで実行します。

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見出し結果

| 方法 | avg@5 83 タスク | Δ 対 ヒューマンキュレーション | お問い合わせ | ノースキル | 29.9% | △13.7% | | 自己生成(ワンショット) | 32.0% | −11.6% | | 人類の技能実習生 | 33.9% | 9.7% | | ヒューマンキュレーション | 43.6% | | | | | | SkillEvolver(R=1、精製なし) | 48.2% |+4.6% | |**********************************************************************************

タスクの74.7%で SkillEvolver ≥の人間キュレーション。 KernelBench (H100) の連続したタスクへの転送は、スピードアップ 1.16 → 1.51 を意味します。 進化したスキルは、下流のエージェントを作る**-19%トークン・-15%ターン・-24%壁時計**。 エンドツーエンドの費用:~$4/task。

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SkillEvolver は、すべての CLI エージェントの [SKILL.md (meta-skill) で、Claude コード、コーデックス、または別のプロトコルエージェントがアクティブにすることができます.

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Headline results

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What you get

SkillEvolver is a single SKILL.md (a meta-skill) that any CLI agent — Claude Code, Codex, or another protocol agent — can activate. The agent reads the meta-skill, runs the loop on a target task, and writes out an optimized domain skill: a tight SKILL.md plus any helper scripts, references, and probes the loop discovered are worth keeping. That artifact then plugs into a fresh agent session on a new instance of the task — no SkillEvolver needed at deploy time.

How it works

Each round r = 0 … R−1 operates on the training task τ_train only:

• 🔍 Strategize. The agent brainstorms K diverse strategies and writes them as separate domain-skill variants s_{r,1} … s_{r,K}.