azena-ai/loop-de-autoaperfeiçoamento

O que loop-de-autoaperfeiçoamento faz?

Um padrão baseado em genoma para agentes autônomos que reescrevem suas próprias instruções. Testado em batalha. Modelos + documentação + skills para Claude.

Visão Geral

Este skill implementa um ciclo de autoaperfeiçoamento onde o agente:

• Avalia seu próprio desempenho após cada tarefa
• Identifica áreas de melhoria em suas instruções
• Gera variações de instruções com base em um modelo genômico
• Seleciona as melhores variações para uso futuro

Como Funciona

O ciclo é composto por quatro fases principais:

1. Execução: O agente realiza uma tarefa usando suas instruções atuais
2. Reflexão: O agente analisa o resultado e identifica pontos fracos
3. Mutação: Novas versões das instruções são geradas com pequenas alterações
4. Seleção: A versão mais eficaz é mantida para o próximo ciclo

Plataformas Suportadas

• Claude Code
• Cursor
• Codex
• Outros agentes compatíveis com skills

Exemplo de Uso

# Exemplo de configuração do loop
do loop:
    executar_tarefa()
    refletir_sobre_resultado()
    mutar_instrucoes()
    selecionar_melhor_versao()

Modelos Disponíveis

• modelo-basico.json: Template inicial para qualquer agente
• modelo-claude.json: Otimizado para agentes Claude
• modelo-cursor.json: Adaptado para ambiente Cursor

Documentação

Consulte a documentação completa para detalhes avançados.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Siga as diretrizes do repositório original.