Sistema de meta-agente auto-evolutivo para habilidades de agente. Presentación progresiva liderada por agente + enrutamiento de tres capas (reglas + bge + LLM con R@1=98%) + evaluador octodimensional + bucle semiautomático de meta-agente. 4907 líneas de Python con pytest 74/74.
SuperGODOG/skillforge es un sistema de meta-agente auto-evolutivo diseñado para gestionar y optimizar habilidades de agentes de IA. Se destaca por su enfoque de 'presentación progresiva liderada por el agente', donde el propio agente determina qué información revelar paso a paso durante la ejecución de una tarea. El sistema implementa un enrutamiento de tres capas (reglas + bge embedding + LLM) que alcanza un 98% de precisión en la selección de la primera habilidad (R@1). Además, incluye un evaluador octodimensional que mide el rendimiento en ocho métricas clave, y un bucle semiautomático de meta-agente que permite mejorar continuamente las habilidades sin intervención humana constante. Está implementado en 4907 líneas de Python y cuenta con una batería completa de 74 pruebas unitarias (pytest) que garantizan su robustez. Compatible con cualquier agente que admita habilidades, es especialmente útil para desarrolladores que buscan automatizar la selección y evolución de skills en sistemas como Claude Code, Cursor o Codex.
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Sistema de meta-agente auto-evolutivo para habilidades de agente · Presentación progresiva liderada por agente + enrutamiento de tres capas (reglas + bge + LLM con R@1=98%) + evaluador octodimensional + bucle semiautomático de meta-agente · 4907 líneas de Python · pytest 74/74
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