Que fait prompt-to-program-drift ?
Étude pilote 0 : mesure de la dérive programmatique dans les fichiers de compétences d'agents.
Étude pilote 0 : mesure de la dérive programmatique dans les fichiers de compétences d'agents.
Cette compétence, intitulée JosephAyo/prompt-to-program-drift, sert d'étude pilote (Study 0 pilot) pour quantifier la dérive programmatique (programmatic drift) dans les fichiers de compétences d'agents (skill files). L'objectif principal est d'analyser comment les instructions, prompts ou configurations définis initialement dans un fichier de compétence évoluent, divergent ou se corrompent au fil du temps lors de l'utilisation par des agents d'IA (tels que Claude Code, Cursor ou Codex). Elle fournit un cadre méthodologique pour détecter ces changements, en comparant les versions successives du SKILL.md ou d'autres métadonnées. Ce travail est particulièrement utile pour les développeurs et les intégrateurs d'agents qui souhaitent maintenir la fiabilité et la cohérence de comportements d'agents à grande échelle. Étant une étude pilote, elle établit des bases de mesure et de visualisation des écarts.
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Étude pilote 0 : mesure de la dérive programmatique dans les fichiers de compétences d'agents.
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.