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skillberry-ai/cap-evolve

자체 평가(eval)를 기반으로 모든 AI 에이전트의 스킬, 도구/MCP, 프롬프트를 최적화합니다.

cap-evolve란 무엇인가요?

이 스킬은 개발자가 자신의 평가 지표(evals)를 사용하여 AI 에이전트의 스킬, 도구/MCP, 그리고 프롬프트를 체계적으로 최적화할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 Claude Code, Cursor, Codex 같은 플랫폼에서 동작하는 에이전트의 성능을 개선하는 데 유용합니다. 핵심 동작 방식은 추상 메서드 구현 검사(`scripts/check.py`)를 통해 모든 최적화 단계가 결정론적으로 동작하는지 확인한 후, `scripts/run.py`를 실행하여 단계별 결과를 JSON 형태로 출력합니다. 출력된 JSON은 다운스트림 스킬이나 Python을 직접 실행할 수 없는 호스트에서도 사용할 수 있는 계약 인터페이스 역할을 합니다. 또한 선택적 참고 문서(개념, 예제, 함정)와 프롬프트 템플릿을 제공하여 에이전트의 모델 단계를 보다 효과적으로 제어할 수 있도록 지원합니다.

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

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문서

<스킬 제목>

이 스킬을 실행하면 달성되는 작업을 한 문장으로 설명합니다.

이 스킬을 사용해야 할 때

구체적인 트리거. 파이프라인에서 어떤 상황이 이 스킬을 호출하는지.

입력

inputs/INPUTS.md를 읽으십시오. NEEDED로 표시된 입력 중 아직 제공되지 않은 것이 있으면 사용자에게 질문하십시오. 예상 경로, 해당 입력을 얻기 위한 명령어/옵션, 그리고 대안을 인용하고, 직접 만들어 내지 마십시오. RECOMMENDED 입력은 건너뛰어도 되며, 기록 메모를 남기십시오.

구현해야 할 내용

최적화 에이전트는 scripts/abstract.py의 추상 메서드를 구현하거나(또는 프로젝트 어댑터가 이미 이를 커버하는지 확인) scripts/check.py를 실행해야 합니다. scripts/check.py는 모든 메서드가 실제 구현되어 있고 결정론적일 때까지 거부하며, 정확히 어떤 부분이 스텁(stub) 상태인지 알려줍니다.

실행 방법

python scripts/check.py        # 게이트: 먼저 통과해야 함
python scripts/run.py <args>   # 단계를 실행하고 JSON 결과를 stdout에 출력

stdout의 JSON은 계약 인터페이스입니다. 다운스트림 스킬(그리고 Python을 임포트할 수 없는 호스트)이 직접 이 JSON을 소비합니다.

참고 자료 — 필요할 때만 로드하십시오

  • references/concepts.md — 근거 있는 배경 지식과 설계 이유.
  • references/examples.md — 구체적인 작업 예제.
  • references/pitfalls.md — 실패 모드와 주의할 사항.

프롬프트

prompt/PROMPT.md는 이 스킬이 모델 단계를 구동할 때 사용하는 프롬프트 템플릿입니다. 입력의 {{placeholders}}를 채우십시오.

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