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ruvnet/ruflo

Ejecuta `@metaharness/darwin evolve <repo>` para mutar las siete superficies de políticas de un harness y promover solo las variantes que mejoran la puntuación medida, mientras el modelo permanece congelado.

¿Qué es ruflo?

La habilidad **ruvnet/ruflo** está diseñada para agentes de IA que trabajan con el marco de trabajo **@metaharness/darwin**, permitiendo la evolución automatizada de un `harness` a través de mutaciones controladas en siete superficies de políticas: `planner`, `contextBuilder`, `reviewer`, `retryPolicy`, `toolPolicy`, `memoryPolicy` y `scorePolicy`. Al ejecutar el comando `@metaharness/darwin evolve <repo>`, el agente genera variantes de cada política, las evalúa en un sandbox asignándoles una puntuación, y promueve únicamente aquellas variantes que demuestren una mejora medible sobre la versión anterior. El modelo de lenguaje subyacente se mantiene congelado; lo que evoluciona es la configuración del harness. Esto cierra el ciclo que ADR-150 abre, combinando puntuación y genoma para describir y evolucionar cambios. La habilidad se degrada de forma elegante si `@metaharness/darwin` no está disponible, respetando las restricciones arquitectónicas de ADR-150 y ADR-153. Es compatible con plataformas como Claude Code, Cursor y Codex.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentación

¿Qué hace ruflo?

Ejecuta @metaharness/darwin evolve <repo> para mutar las siete superficies de políticas de un harness (planner/contextBuilder/reviewer/retryPolicy/toolPolicy/memoryPolicy/scorePolicy), evaluar cada variante en un sandbox y promover solo las mejoras medidas. El modelo está congelado; el harness evoluciona. Cierra el ciclo que ADR-150 abre (puntuación + genoma describen; evolucionar cambia). Degrada de forma elegante cuando @metaharness/darwin está ausente (restricciones arquitectónicas 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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