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skillberry-ai/cap-evolve

Optimisez les compétences, outils/MCP et invites de n’importe quel agent IA à l’aide de vos propres évaluations.

Qu'est-ce que cap-evolve ?

Cette compétence (skill) permet d’optimiser les compétences, les outils/MCP et les invites d’un agent IA en fonction de vos propres critères d’évaluation. Elle est particulièrement utile en fin de pipeline de développement d’agent, lorsque vous souhaitez affiner les capacités de l’agent pour améliorer sa précision, sa fiabilité ou sa réactivité sur des cas concrets. Le processus est mené par un agent optimiseur qui implémente des méthodes abstraites dans un script Python, exécute une vérification de validation, puis lance une étape d’optimisation produisant un résultat JSON standardisé. Ce résultat peut être consommé par d’autres compétences en aval ou par des hôtes qui ne peuvent pas importer Python. La compétence s’appuie sur un modèle d’invite (prompt) et des documents de référence pour guider l’optimisation, et elle exige que l’utilisateur fournisse les entrées manquantes marquées comme nécessaires.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add skillberry-ai/cap-evolve

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

<Titre de la compétence>

Phrase unique décrivant ce que l’exécution de cette compétence accomplit.

Quand utiliser cette compétence

Déclencheurs concrets. Quelle situation dans le pipeline appelle cette compétence.

Entrées

Lisez inputs/INPUTS.md. Pour chaque entrée marquée NÉCESSAIRE qui n’est pas déjà présente, DEMANDEZ À L’UTILISATEUR — citez le chemin attendu, la commande/les options pour l’obtenir, et toute alternative — et ne la fabriquez pas. Les entrées RECOMMANDÉES peuvent être ignorées, avec une note consignée.

Ce que vous devez implémenter

L’agent optimiseur implémente les méthodes abstraites dans scripts/abstract.py (ou confirme que l’adaptateur du projet les couvre déjà). Exécutez ensuite scripts/check.py — il refusera tant que chaque méthode n’est pas réelle et déterministe, et vous indique exactement ce qui est encore un stub.

Comment exécuter

python scripts/check.py        # portail : doit réussir d’abord
python scripts/run.py <args>   # exécute l’étape ; imprime un résultat JSON sur stdout

Le JSON sur stdout est la surface de contrat — les compétences en aval (et les hôtes qui ne peuvent pas importer Python) le consomment directement.

Références — ne les chargez que lorsque vous en avez besoin

  • references/concepts.md — contexte fondé et raisonnement derrière la conception.
  • references/examples.md — exemples concrets travaillés.
  • references/pitfalls.md — modes de défaillance et points importants à surveiller.

Invite

prompt/PROMPT.md est le modèle d’invite remis à l’agent utilisateur lorsque cette compétence pilote une étape de modèle. Remplissez ses {{placeholders}} à partir des entrées.

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