principles-of-earned-autonomy-skills-suite は何をしますか？
AIエージェント向けの永続的なメモリ足場 - Trail, Destination, Improve, Retrospect, Intent, Probe。221回のイテレーションで自己構築され、GPT、Claude、Geminiが独立して変更点がないと判断した時のみ完成と宣言されました。
概要
このスキルスイートは、AIエージェントがタスクを実行する際に、文脈を失わず、自律的に学習し、進捗を管理できるようにするための6つの原理を提供します。
- Trail: エージェントの行動履歴を追跡し、再利用可能なパターンを生成します。
- Destination: 目標を明確に定義し、エージェントが常に目的地を認識できるようにします。
- Improve: 実行結果に基づいて、継続的に行動を改善します。
- Retrospect: 過去のタスクを振り返り、教訓を抽出します。
- Intent: エージェントの意図を明示的に記録し、一貫性を保ちます。
- Probe: 新しい情報やパターンを能動的に調査し、知識ベースを拡張します。
使用方法
スキルを適用するエージェント（例：Claude Code、Cursor、Codex）の設定ファイルに以下のように追加します。
{
"skills": ["ntholm86/principles-of-earned-autonomy-skills-suite"]
}
原理の詳細
各原理は独立して機能しますが、組み合わせることで強力な相乗効果を発揮します。
| 原理 | 説明 | 使用例 |
|---|---|---|
| Trail | 行動のログを取り、将来の参照用に保存 | trail --action "commit" --result "success" |
| Destination | 目標オブジェクトを生成 | destination --goal "implement feature X" |
| Improve | パフォーマンス分析に基づいて改善提案 | improve --from "trail://last-5" |
| Retrospect | 定期的な振り返りセッション | retrospect --scope "daily" |
| Intent | 各行動の意図を明示 | intent --because "reduce latency" |
| Probe | 未知の領域の探索 | probe --query "best practices for error handling" |
開発と貢献
このスキルスイートは、コミュニティの貢献を受け付けています。詳細はGitHubリポジトリを参照してください。
ライセンス
MITライセンスの下で公開されています。