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ruvnet/harness-evolve

`@metaharness/darwin evolve <repo>` 명령을 실행하여 하네스의 일곱 가지 정책 표면을 변이하고, 각 변종을 샌드박스에서 평가하며, 측정된 성과만 승격합니다. 모델은 고정되고 하네스가 진화합니다.

harness-evolve란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트 하네스(harness)의 정책 표면을 자동으로 진화시켜 성능을 최적화하는 메커니즘입니다. `@metaharness/darwin evolve <repo>` 명령을 통해 planner, contextBuilder, reviewer, retryPolicy, toolPolicy, memoryPolicy, scorePolicy의 일곱 가지 정책을 변이(mutate)하고, 각 변종을 격리된 샌드박스 환경에서 평가합니다. 측정된 성과(score)가 더 높은 변종만 승격(promote)되어 하네스가 점진적으로 개선됩니다. 이 과정에서 AI 모델 자체는 고정(frozen)되고 오직 하네스만 진화하므로, 모델 변경 없이 시스템의 의사결정 및 도구 사용 방식을 최적화할 수 있습니다. Darwin 도구가 없을 때는 우아하게 저하(degrades gracefully)되어 기존 동작을 유지하며, ADR-150과 ADR-153 아키텍처 제약 조건을 준수합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo/tree/main/plugins/ruflo-metaharness/skills/harness-evolve

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문서

harness-evolve은(는) 무엇을 하나요?

@metaharness/darwin evolve <repo> 명령을 실행하여 하네스의 일곱 가지 정책 표면(planner/contextBuilder/reviewer/retryPolicy/toolPolicy/memoryPolicy/scorePolicy)을 변이하고, 각 변종을 샌드박스에서 평가하며, 측정된 성과만 승격합니다. 모델은 고정되고 하네스가 진화합니다. ADR-150이 연 루프(score+genome 설명; evolve 변경)를 닫습니다. @metaharness/darwin이 없을 때는 우아하게 저하됩니다(ADR-150 + ADR-153 아키텍처 제약 조건).

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