
不作微调. 没有离线轨迹池。 只是一次迭代探索 蒸馏 部署 精细循环 运行端到端 在一个代理 SDK会话.
概览
不作微调. 没有离线轨迹池。 只是一次迭代探索 蒸馏 部署 精细循环 运行端到端 在一个代理 SDK会话。 在74.7%的任务 SkillEvolver = 人类精准。 转入连续奖励任务: Kernel Bench (H100) 表示加速. 进取的技巧 使下游的代理。 端对端成本:. SkillEvolver是一个单一的SKILL.md(元技能),任何CLI代理——克洛德代码(Claude Code),Codex,或另一个协议代理——都可以激活. 代理读取元技能,运行一个目标任务的回路,并写出一个:一个紧凑的SKILL.md加上任何帮助者脚本,引用,并探测所发现的回路值得保存. 然后,该文物将插入一次新的代理会议,讨论任务的新实例——部署时不需要SkillEvolver。 每轮r = 0. R - 1 只执行训练任务 : - 代理脑暴K多种策略.
概述(AI 翻译)
** 使克洛德特工能够自编自导的可重复使用技能的元技能——从少数审判中根据要求进行。 **
不作微调. 没有离线轨迹池。 只是一次迭代探索 蒸馏 部署 精细循环 运行端到端 在一个代理 SDK会话。
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□ 标题结果
################################################################################################################################################################################################################################################################ |:|也. 没有技能 29.9% − 13.7% |自生(一发) 32.0%|-11.6%|. -9.7%)
SkillEvolver(R=1,无改进) | 48.2% | 4.6 %** |
- 技能变化(R=2)** * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
在74.7%的任务 SkillEvolver = 人类精准。 转入连续奖励任务:克内尔本奇(H100)指速度1.16~1.51. 技能发展使下游代理公司成为了19%的代理公司 ——15%转动 ——24%转动时钟**。 端到端成本: 4美元/任务**.
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∮你得到的∮
SkillEvolver是一个单一的[[T0] (a *meta-skill *),任何CLI代理——克洛德代码(Claude Code, Codex)或另一个协议代理——都可以激活.
本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。
Headline results
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}.
推荐工具
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安装
npx skillfish add thu-aicosmos/skillevolver