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skillberry-ai/cap-evolve

Otimize as habilidades, ferramentas/MCP e prompts de qualquer agente de IA com base em suas próprias avaliações.

O que é cap-evolve?

O skill 'cap-evolve' é um otimizador de agentes de IA que permite refinar habilidades, ferramentas (incluindo MCP) e prompts usando avaliações personalizadas. Ele foi projetado para desenvolvedores que desejam melhorar o desempenho de agentes como Claude Code, Cursor, Codex e outros. O skill funciona lendo os insumos fornecidos (como configurações atuais do agente), implementando métodos abstratos em Python para adaptar a lógica de otimização e executando scripts de verificação para garantir que a implementação seja completa e determinística. Após a verificação, um script de execução produz um resultado JSON que pode ser consumido por habilidades downstream ou por hosts que não podem importar Python. O fluxo é controlado por um prompt template que preenche placeholders com os dados de entrada, garantindo a integração suave com o agente que está sendo aprimorado.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add skillberry-ai/cap-evolve

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Documentação

<Título da Skill>

Frase única declarando o que a execução desta skill realiza.

Quando usar esta skill

Gatilhos concretos. Qual situação no pipeline a exige.

Entradas

Leia inputs/INPUTS.md. Para cada entrada marcada como NECESSÁRIA que ainda não estiver presente, PERGUNTE AO USUÁRIO — cite o caminho esperado, o comando/opções para obtê-la e quaisquer alternativas — e não a invente. Entradas RECOMENDADAS podem ser ignoradas, com uma nota registrada.

O que você deve implementar

O agente otimizador implementa os métodos abstratos em scripts/abstract.py (ou confirma que o adaptador do projeto já os cobre). Em seguida, execute scripts/check.py — ele se recusa até que cada método seja real e determinístico, e informa exatamente o que ainda está como esboço.

Como executar

python scripts/check.py        # barreira: deve passar primeiro
python scripts/run.py <args>   # executa a etapa; imprime um resultado JSON no stdout

O JSON no stdout é a superfície de contrato — habilidades downstream (e hosts que não podem importar Python) o consomem diretamente.

Referências — carregue apenas quando precisar delas

  • references/concepts.md — fundamentação contextual e a lógica por trás do design.
  • references/examples.md — exemplos práticos concretos.
  • references/pitfalls.md — modos de falha e pontos importantes a observar.

Prompt

prompt/PROMPT.md é o modelo de prompt entregue ao agente usuário quando esta skill aciona uma etapa de modelo. Preencha seus {{placeholders}} com base nas entradas.

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