alchaincyf/darwin-skill

Optimiseur autonome de compétences Darwin Skill 2.0 : évalue et améliore les fichiers SKILL.md via une grille d'évaluation à 9 dimensions, l'optimisation par hill-climbing, et génère des fiches de résultats visuelles.

Qu'est-ce que darwin-skill ?

Darwin Skill 2.0 (达尔文.skill 2.0) est un optimiseur autonome de compétences pour les agents IA, intégrant les recherches de Microsoft Research (SkillLens et SkillOpt). Il évalue les fichiers SKILL.md selon une grille à 9 dimensions (structure, efficacité, listes noires de méta-compétences), puis exécute un algorithme de hill-climbing avec contrôle de version Git. Cette approche garantit des améliorations incrémentales et validées : des agents juges indépendants réalisent des évaluations en aveugle, les améliorations sont testées via des prompts de validation, et le processus s'arrête automatiquement en cas de rendements décroissants. Le résultat final est une fiche de résultats visuelle présentant les scores et les modifications. L'outil est particulièrement utile pour les développeurs d'agents IA qui souhaitent optimiser leurs fichiers de compétences de manière systématique et reproductible.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alchaincyf/darwin-skill/tree/main/skills/darwin-skill

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Documentation

Que fait darwin-skill ?

Darwin Skill 2.0 (达尔文.skill 2.0) : optimiseur autonome de compétences, la v2.0 intègre la grille d'évaluation à 9 dimensions SkillLens de Microsoft Research (arXiv 2605.23899) + la conception validée par SkillOpt (arXiv 2605.23904) avec points de contrôle humains dans la boucle. Évalue les fichiers SKILL.md à l'aide d'une grille à 9 dimensions (structure + efficacité + listes noires de méta-compétences), exécute un hill-climbing avec contrôle de version Git, lance des agents juges indépendants pour une évaluation en aveugle, valide les améliorations via des prompts de test avec arrêt automatique sur rendements décroissants, et génère des fiches de résultats visuelles. À utiliser lorsque l'utilisateur mentionne "优化skill", "skill评分", "自动优化", "auto optimize", "skill质量检查", "达尔文", "darwin", "帮我改改skill", "skill怎么样", "提升skill质量", "skill review", "skill打分".

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