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ruvnet/ruflo

Führe `@metaharness/darwin evolve <repo>` aus, um die sieben Richtlinienoberflächen eines Harness zu mutieren (Planner/ContextBuilder/Reviewer/RetryPolicy/ToolPolicy/MemoryPolicy/ScorePolicy), jede Variante in einer Sandbox zu bewerten und nur gemessene Verbesserungen zu übernehmen. Das Modell bleibt eingefroren; der Harness entwickelt sich weiter. Schließt die Schleife, die ADR-150 öffnet (Score+Genom beschreiben; Evolve ändert). Degradiert anmutig, wenn @metaharness/darwin fehlt (ADR-150 + ADR-153 architektonische Einschränkungen).

Was ist ruflo?

Die ruvnet/ruflo-Fähigkeit ermöglicht die evolutionäre Optimierung eines AI-Agenten-Harness durch Mutation und Bewertung seiner sieben grundlegenden Richtlinienoberflächen: Planner, ContextBuilder, Reviewer, RetryPolicy, ToolPolicy, MemoryPolicy und ScorePolicy. Entwickler führen den Befehl `@metaharness/darwin evolve <repo>` aus, um automatisch Varianten jeder Richtlinie zu erzeugen, jede in einer isolierten Sandbox-Umgebung zu bewerten und nur diejenigen Änderungen zu übernehmen, die messbare Verbesserungen nachweisen. Dieses Vorgehen hält das zugrunde liegende Sprachmodell eingefroren, während der Harness (die Steuerungsebene) sich weiterentwickelt, was eine kontrollierte und testbare Optimierung ermöglicht. Die Fähigkeit schließt die in ADR-150 begonnene Schleife, indem sie Score- und Genom-Daten erfasst, um Evolutionsschritte zu beschreiben und umzusetzen. Sie degradiert anmutig, wenn die Abhängigkeit @metaharness/darwin nicht verfügbar ist, gemäß den architektonischen Einschränkungen aus ADR-150 und ADR-153, was sie robust für unterschiedliche Einsatzumgebungen macht. Entwickler und KI-Agenten-Nutzer profitieren von einer systematischen, datengesteuerten Methode zur schrittweisen Verbesserung von Agentenkonfigurationen, ohne manuelles Tuning oder Modelländerungen.

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Dokumentation

Was macht ruflo?

Führen Sie @metaharness/darwin evolve <repo> aus, um die sieben Policy-Oberflächen eines Harness (planner/contextBuilder/reviewer/retryPolicy/toolPolicy/memoryPolicy/scorePolicy) zu mutieren, jede Variante im Sandbox-Modus zu bewerten und nur messbare Verbesserungen zu übernehmen. Das Modell bleibt unverändert; der Harness evolviert. Schließt den Kreislauf, den ADR-150 öffnet (Score+Genom beschreiben; Evolve-Änderungen). Degradiert anmutig, wenn @metaharness/darwin nicht verfügbar ist (architekturelle Einschränkungen von ADR-150 + ADR-153).

Individual skills in this repo

This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.

ruvnet/harness-evolve

Run `@metaharness/darwin evolve <repo>` to mutate a harness's seven policy surfaces (planner/contextBuilder/reviewer/retryPolicy/toolPolicy/memoryPolicy/scorePolicy), sandbox-score each variant, and promote only measured wins. The model is frozen; the harness evolves. Closes the loop ADR-150 opens (score+genome describe; evolve changes). Degrades gracefully when @metaharness/darwin is absent (ADR-150 + ADR-153 architectural constraints).

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