Was macht mediator-coevo?
[Forschung] Koevolution von Multi-Agenten-Infrastrukturen zur Skill-Optimierung
[Forschung] Koevolution von Multi-Agenten-Infrastrukturen zur Skill-Optimierung
Dieser Skill implementiert einen Forschungsansatz zur koevolutionären Optimierung von Multi-Agenten-Infrastrukturen. Er ermöglicht es, mehrere KI-Agenten gleichzeitig zu verbessern, indem ihre Fähigkeiten (Skills) in einem iterativen Prozess gemeinsam weiterentwickelt werden. Der Skill ist besonders nützlich für Entwickler und Forscher, die mit Plattformen wie Claude Code, Cursor oder Codex arbeiten, um komplexe, dynamische Agentensysteme zu erstellen. Durch die kontinuierliche Anpassung und Optimierung der Agenten untereinander verbessert dieser Skill die Gesamtleistung und Anpassungsfähigkeit des Agenten-Netzwerks.
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[Forschung] Koevolution von Multi-Agenten-Infrastrukturen zur Skill-Optimierung
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.