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Darwin.skill — 당신의 기술을 무한히 진화시킬 수 있는 시스템: 평가→ 개선→ 테스트→ 유지 또는 롤백 | Autoresearch에서 영감을 받은 Claude Code용 자율 기술 최적화. 평가, 개선, 테스트, 유지, 되돌릴 수 있습니다.
개요
안드레이 카르파티의 자율연구에서 영감을 받아, 자율 실험 주기는 모델 훈련에서 기술 최적화 분야로 이동한다. 앞으로 나아갈 수밖에 없는 라쳇이다. · 2026-05-28 업데이트 · Microsoft Research의 SkillLens와 SkillOpt 논문 두 편을 흡수하여 체계적인 업그레이드를 진행했습니다. 2026년 6월 3일, 마이크로소프트는 SkillOpt 저장소 업데이트에서 *"gbrain, gbrain-evals, 그리고 모두 SkillOpt을 통합했습니다."* 우리는 검증 게이트 프레임워크를 흡수했으며, 이 프레임워크에는 다윈도 자체 통합 목록에 포함되어 있습니다. 이것은 상호 헌사입니다. 👉 SkillOpt 저장소를 확인해 보세요 2.0은 임시방편이 아니라 2026년 5월 22일 마이크로소프트 리서치의 두 논문을 흡수한 체계적인 업그레이드입니다. 다섯 가지 변경 사항: - 원래의 "오류 처리" 차원이 (실패 메커니즘 인코딩)로 업그레이드됨: 단순히 "에이전트에게 실수를 하지 말라고 지시하는 것"이 아니라, 알려진 실패 경로를 명시적으로 기술로 인코딩하는 것. - 원래의 "명료성" 차원이 (실행 가능한 구체성)로 업그레이드됨: "제안/고려 가능/상황 기반/유연/상황에 따라 다름"과 같은 모호한 단어는 명시적으로 금지됨. - 추가된 아홉 번째 차원 (고위험 행동 블랙리스트): rm/git 리셋 -- 강제/강제 푸시 및 기타 파괴적 작업은 스킬에서 명시적으로 금지되어야 한다 - 여러 독립 심판 검토: 매 라운드마다 2명의 독립 심판이 활성화됨 - 심판 재사용 금지: 앵커링 효과를 피하기 위해 다음 라운드에 새로운 심판이 투입된다 - 조기 중단 메커니즘: 한 라운드에 30% 증가가 자동으로 경고됨 - 1단계 기준선 평가: 자동 + 수동 보고서 검토, 변경 사항 결정 - 2단계 단일 최적화: 🔴 CHECKPOINT 강제 일시정지, 사용자 확인 대기 - 2.5단계 테스트 프롬프트 실행(선택 사항) - 3단계 회귀 테스트: 🛑 가격 상승 임계값 이하로 떨어질 때 강제 중단 1. 동일한 AI를 수정하고 평가한다 (SkillLens 실증 증거: LLM 자기 평가 정확도는 46.4%에 불과하다 2. git reset -hard 롤백 방법으로 사용한다 (git revert 적용) 3. 중복성을 쌓아 점수를 받음 4. 테스트 프롬프트를 건너뛰고 직접 점수를 받는다 5. 한 라운드에서 여러 차원을 변경한다 6. 예행 실행 비율> 30% 7. 예외를 조용히 건너뛰기 8. 차원 관련 클러스터를 무시한다
개요(AI 번역)
영어 | 중국어
애니메이션은 화슈 디자인 스킬로 제작되었습니다
다윈.스킬 2.0
**에이전트 스킬을 모델 훈련처럼 최적화하세요. **
안드레이 카르파티의 자율연구에서 영감을 받아, 자율 실험 주기는 모델 훈련에서 기술 최적화 분야로 이동한다. 앞으로 나아갈 수밖에 없는 라쳇이다.
v2.0 · 2026-05-28 업데이트 · Microsoft Research의 SkillLens와 SkillOpt 논문 두 편을 흡수하여 체계적인 업그레이드를 진행했습니다.
[! 참고] ** 🤝 마이크로소프트 리서치는 다윈을 공식 SkillOpt 통합 목록에 포함시켰습니다. ** 2026년 6월 3일, 마이크로소프트는 SkillOpt 저장소 업데이트를 통해 다음과 같이 작성했습니다: 「gbrain, gbrain-evals, 그리고 darwin-skill가 모두 SkillOpt을 통합했습니다.’ 우리는 다윈을 자체 통합 목록에 포함시킨 검증 게이트 프레임워크를 흡수했습니다. 상호 헌사였습니다. 👉 SkillOpt 저장소를 확인해 보세요
2.0의 새로운 소식
2.0은 임시방편이 아니라 2026년 5월 22일 마이크로소프트 리서치의 두 논문을 흡수한 체계적인 업그레이드입니다. 다섯 가지 변경 사항:
1. 채점 기준: 8가지 비타민 → 9가지 비타민 (SkillLens에서 검증된 73.8% 기준 처방 흡수)
- 원래의 “오류 처리” 차원은 실패 메커니즘 인코딩으로 업그레이드되었습니다: 단순히 "에이전트에게 실수를 하지 말라"는 것이 아니라, 알려진 실패 경로를 명시적으로 기술로 인코딩하는 기능입니다
- 원래의 “명확성” 차원은 실행 가능한 구체성으로 상향화되었으며, "제안/고려 가능/상황 기반/유연/상황에 따라 달라짐"과 같은 모호한 용어를 명시적으로 금지합니다.
- 9차원 추가 고위험 액션 블랙리스트: rm/git 리셋과 같은 파괴적 연산 – 강제/강제 밀기는 스킬에서 명시적으로 금지되어야 합니다
2. 검증 메커니즘의 SkillOpt 검증 게이트 설계와의 정렬
- 다중 심사위원 독립 심사: 각 라운드는 2명의 독립 심사위원으로 시작됩니다
- 중복 심판 없음: 앵커링 효과를 피하기 위해 새로운 심판 라운드를 시작한다
- 조기 정지 메커니즘: 30% 증가 시 자동 경고
3. 루프 속의 인간 3층 경비 (다윈의 핵심, 스킬옵트의 완전 자동화 설계와 구별됨)
- 1단계 기준선 평가: 자동 + 수동 보고서 검토, 수정 사항 결정
- 2단계 단일 차원 최적화: 🔴 CHECKPOINT가 사용자 확인을 기다리기 위해 강제 일시정지됨
- 2단계.
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