Un framework del equipo de Terminal-Bench para evaluar y optimizar agentes de IA y modelos de lenguaje en entornos de contenedores.
6,3 mil2 milPythonApache-2.0Actualizado hace 1 hora
NVlabs/Skill2Env
Convierte cualquier Agent Skill en tareas de terminal listas para RL en formato Harbor, con agentes Codex dentro de contenedores Docker.
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- Issues abiertos
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- Último commit
- hace 18 días
¿Qué es?
Skill2Env toma carpetas de Agent Skill y genera tareas de terminal en formato Harbor, la estructura utilizada para los entornos de aprendizaje por refuerzo. Cada tarea generada incluye un archivo de instrucciones, una definición del entorno Docker, fixtures, un verificador con una rúbrica y una solución de referencia opcional.
El pipeline ejecuta agentes Codex dentro de contenedores: un planificador decide cuántas tareas debe producir una Skill y los agentes creadores construyen cada tarea. La herramienta requiere un host Linux con Docker, Python 3.12 o posterior y una sesión iniciada en Codex. Las ejecuciones por lotes pueden recorrer de forma recursiva un árbol de directorios e incluyen una opción para reanudar y omitir las Skills ya completadas.
El repositorio también incluye SkillHub, una colección de carpetas de Skill con licencias permisivas que pueden servir como entrada.
Funciones clave
- 01Convierte carpetas de Agent Skill en tareas de terminal en formato Harbor.
- 02Ejecuta agentes Codex planificadores y creadores dentro de contenedores Docker.
- 03Genera archivos de instrucciones, del entorno, del verificador y, de forma opcional, de la solución para cada tarea.
- 04Recorre los directorios de entrada de forma recursiva y permite reanudar lotes interrumpidos.
- 05Incluye SkillHub, un conjunto de carpetas de Skill con licencias permisivas que sirve como entrada de ejemplo.
Casos de uso
- Crear entornos de entrenamiento de RL para agentes de terminal a partir de Skills existentes.
- Generar por lotes tareas verificables a partir de una colección de Agent Skills.
- Experimentar con la conversión de skills de agente reutilizables en datos de entrenamiento.
Inicio rápido
- 1
Clona el repositorio
git clone git@github.com:NVlabs/Skill2Env.git - 2
Entra en el directorio del proyecto
cd Skill2Env - 3
Instala las dependencias con uv
uv sync - 4
Genera hasta dos tareas a partir de un Skill de ejemplo (requiere Docker, Python 3.12 o posterior y haber iniciado sesión en Codex)
uv run skill2env generate --input-root SkillHub/test_samples/game-developer --out output/quickstart --max-tasks-per-skill 2 --max-parallel-workers 2
Antes de usarlo
- Se requiere un host Linux con Docker en ejecución.
- Se necesita haber iniciado sesión en Codex (en ~/.codex/auth.json) y tener acceso a Internet durante la generación.
- La primera ejecución puede tardar entre 20 y 30 minutos en un host con 4 CPU.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es Skill2Env?
- Convierte cualquier Agent Skill en tareas de terminal listas para RL en formato Harbor, con agentes Codex dentro de contenedores Docker. Skill2Env toma carpetas de Agent Skill y genera tareas de terminal en formato Harbor, la estructura utilizada para los entornos de aprendizaje por refuerzo. Cada tarea generada incluye un archivo de instrucciones, una definición del entorno Docker, fixtures, un verificador con una rúbrica y una solución de referencia opcional.
- ¿Skill2Env es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- Skill2Env es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿Skill2Env sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de Skill2Env fue el 1 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar Skill2Env?
- Crear entornos de entrenamiento de RL para agentes de terminal a partir de Skills existentes. Generar por lotes tareas verificables a partir de una colección de Agent Skills. Experimentar con la conversión de skills de agente reutilizables en datos de entrenamiento.
- ¿Cómo se instala Skill2Env?
- Clona el repositorio: git clone git@github.com:NVlabs/Skill2Env.git Entra en el directorio del proyecto: cd Skill2Env Instala las dependencias con uv: uv sync Genera hasta dos tareas a partir de un Skill de ejemplo (requiere Docker, Python 3.12 o posterior y haber iniciado sesión en Codex): uv run skill2env generate --input-root SkillHub/test_samples/game-developer --out output/quickstart --max-tasks-per-skill 2 --max-parallel-workers 2
- ¿Dónde consigo Skill2Env?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/NVlabs/Skill2Env
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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