Communitygithub.com

cap-evolve

独自の評価指標に基づいて、任意のAIエージェントのスキル、ツール/MCP、プロンプトを最適化します。

cap-evolve とは?

このスキルは、AIエージェントのパフォーマンスを継続的に改善するための最適化フレームワークです。開発者が定義した評価指標(eval)に対して、エージェントが使用するスキル、ツール(MCPを含む)、プロンプトを自動的に調整・改善します。Claude Code、Cursor、Codexなどの主要なAIエージェントプラットフォームで動作するように設計されており、optimizerエージェントが抽象メソッドを実装した後、`scripts/check.py`によるゲートチェックを経て、`scripts/run.py`で実行されます。標準出力にJSON形式の結果を出力するため、後続のスキルやPythonをインポートできないホストからも直接利用可能です。評価指標に基づいた継続的な改善サイクルを実現し、エージェントの品質を効率的に向上させることができます。

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

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

<スキルタイトル>

このスキルを実行することで達成されることを一文で述べてください。

このスキルを使用するタイミング

具体的なトリガー。パイプラインのどの状況でこれが必要になるか。

入力

inputs/INPUTS.md を読んでください。NEEDED とマークされた入力がまだ存在しない場合は、ユーザーに尋ねてください(期待されるパス、それを取得するためのコマンド/オプション、および代替案を引用し、捏造しないでください)。RECOMMENDED の入力は、ログメモを残してスキップしても構いません。

実装すべきこと

optimizerエージェントは、scripts/abstract.py の抽象メソッドを実装します(または、プロジェクトアダプターがすでにカバーしていることを確認します)。その後 scripts/check.py を実行します。すべてのメソッドが実際に実装され、決定論的になるまで拒否し、まだスタブ状態のものがあれば正確に通知します。

実行方法

python scripts/check.py        # ゲート: 最初に通過する必要があります
python scripts/run.py <args>   # ステップを実行し、JSON結果を標準出力に出力します

標準出力のJSONが契約の表面です。後続のスキル(およびPythonをインポートできないホスト)はそれを直接利用します。

参考資料 — 必要なときにのみ読み込んでください

  • references/concepts.md — 基礎となる背景と設計の背後にある理論的根拠。
  • references/examples.md — 具体的な実例。
  • references/pitfalls.md — 障害モードと注意すべき重要なポイント。

プロンプト

prompt/PROMPT.md は、このスキルがモデルステップを駆動するときに使用エージェントに渡されるプロンプトテンプレートです。その {{placeholders}} を入力から埋めてください。

関連スキル