kayba-ai/recursive-improve

🪞 Faça seus agentes se auto-aperfeiçoarem recursivamente

O que é recursive-improve?

Esta habilidade permite que agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex e outros) realizem auto-aperfeiçoamento recursivo. Em vez de depender exclusivamente de instruções estáticas, o agente pode analisar seus próprios resultados, identificar áreas de melhoria e ajustar seu comportamento ou código de forma iterativa. Isso é particularmente útil para tarefas de longa duração, refatoração contínua de código e otimização de prompts. Baseado na documentação SKILL.md, o agente executa ciclos de auto-reflexão, gerando versões melhoradas de si mesmo ou de seus componentes, promovendo evolução autônoma e redução de intervenção manual.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add kayba-ai/recursive-improve

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Documentação

O que recursive-improve faz?

🪞 Faça seus agentes se auto-aperfeiçoarem recursivamente

Visão Geral

Esta habilidade permite que agentes de IA analisem seus próprios resultados e se melhorem iterativamente. Ao invés de seguir instruções estáticas, o agente reflete sobre seu desempenho, identifica pontos fracos e gera versões otimizadas de código, prompts ou configurações.

Como Funciona

  1. O agente executa uma tarefa e coleta o resultado.
  2. Analisa o resultado, identificando erros, ineficiências ou áreas de melhoria.
  3. Gera uma nova versão baseada na análise.
  4. Repete o ciclo até atingir um critério de parada definido (ex.: nenhuma melhoria adicional).

Plataformas Suportadas

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • Outros agentes com capacidade de auto-reflexão

Exemplo de Uso

A habilidade pode ser invocada com um comando como:

recursive-improve --task "Refatorar a função calculate_discount para reduzir complexidade ciclomática" --max-iterations 5

Parâmetros

ParâmetroDescriçãoObrigatório
--taskDescrição da tarefa a ser melhoradaSim
--max-iterationsNúmero máximo de iterações (padrão: 3)Não
--criteriaCritério de parada (ex.: "melhoria < 5%")Não

Notas

Certifique-se de que o agente tenha acesso de escrita aos arquivos que serão modificados. Ciclos de auto-reflexão podem consumir tokens significativos; ajuste --max-iterations conforme necessidade.

Licença

MIT

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