O que evo faz?
Transforma sua base de código em um loop de autorpesquisa — descobre o que medir, instrumenta o benchmark e executa busca em árvore com subagentes paralelos.
Transforma seu código em um loop de autorpesquisa — descobre o que medir, instrumenta o benchmark e executa busca em árvore com subagentes paralelos.
O evo-hq/evo é uma skill de agente de IA que transforma sua base de código em um ciclo autônomo de pesquisa e otimização. Ele automaticamente descobre métricas relevantes a serem medidas, instrumenta benchmarks personalizados e executa uma busca em árvore (tree search) utilizando subagentes paralelos para explorar o espaço de soluções. Isso permite que desenvolvedores e engenheiros de ML automatizem o processo de encontrar configurações, hiperparâmetros ou refatorações que maximizem o desempenho de seus sistemas. Suportado por plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, o evo integra-se diretamente ao seu fluxo de trabalho, tornando a experimentação e otimização contínuas mais eficientes e escaláveis, reduzindo o esforço manual repetitivo e acelerando a descoberta de melhorias de código baseadas em evidências empíricas.
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Transforma sua base de código em um loop de autorpesquisa — descobre o que medir, instrumenta o benchmark e executa busca em árvore com subagentes paralelos.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.