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sentient-agi/EvoSkill

Framework de código abierto que crea y perfecciona automáticamente skills y prompts reutilizables para agentes de programación, aprendiendo de los intentos fallidos.

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21
Último commit
hace 12 días

¿Qué es?

EvoSkill es un conjunto de herramientas para mejorar agentes de programación con IA sin tener que escribir sus instrucciones manualmente. Ejecuta un agente con un conjunto de preguntas o tareas en contenedores, hace que un proponente analice los fallos y genera nuevas carpetas de skills o cambios en el prompt del sistema para resolverlos. Cada programa candidato se evalúa con un conjunto de validación reservado, y las mejores variantes se conservan en una frontera de soluciones registrada como ramas de git.

El proyecto funciona con varios entornos de agentes, como Claude Code, Codex CLI, OpenCode, OpenHands, Goose y Harbor. Los usuarios pueden elegir entre varios proveedores de modelos, como Anthropic, OpenAI, OpenRouter y Fireworks. La evaluación puede basarse en coincidencias exactas, tolerancia numérica, un juez LLM, un script personalizado o los verificadores integrados de Harbor.

El flujo de trabajo se controla mediante una CLI: `evoskill init` configura un proyecto, `evoskill run` ejecuta el ciclo de mejora y comandos como `evoskill eval`, `evoskill skills` y `evoskill diff` permiten revisar los resultados. También se ofrece una API de Python. El proyecto se basa en un artículo publicado y se distribuye con la licencia Apache 2.0.

Funciones clave

  • 01Genera nuevas carpetas de skills y variantes del prompt del sistema a partir de ejecuciones fallidas de agentes.
  • 02Evalúa los candidatos con un conjunto de validación reservado y mantiene una frontera con los mejores programas.
  • 03Guarda cada versión del programa en una rama de git para facilitar su revisión y reversión.
  • 04Funciona con Claude Code, Codex CLI, OpenCode, OpenHands, Goose y Harbor.
  • 05Admite conjuntos de preguntas en CSV y tareas de benchmark en contenedores de Harbor.
  • 06Se ejecuta localmente, en Docker o en un sandbox de Daytona.

Casos de uso

  • Mejorar la precisión de un agente de programación en un conjunto específico de tareas de preguntas y respuestas.
  • Evolucionar las skills de un agente con benchmarks en contenedores, como SWE-bench a través de Harbor.
  • Investigar el descubrimiento automatizado de skills y la mejora autónoma de agentes.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el proyecto con uv (ejecútalo desde el repositorio clonado).

    uv sync
  2. 2

    Inicializa un proyecto en un repositorio git.

    evoskill init
  3. 3

    Describe tu tarea en .evoskill/task.md y, después, ejecuta el loop.

    evoskill run

Antes de usarlo

  • Se requiere una clave de API de un proveedor de modelos como Anthropic, OpenAI u OpenRouter.
  • Algunos entornos de agentes requieren instalar las CLI por separado y usar versiones mínimas específicas.
  • La evolución continua y la evolución sin un benchmark aún están en desarrollo.

En colecciones

Herramientas, skills y plugins para Claude CodeAsistentes y agentes de programación con IABibliotecas de skills para agentes de IA

Temas

#coding-agent#agent-skills#prompt-optimization#llm#claude-code#self-improvement#evaluation

Preguntas frecuentes

¿Qué es EvoSkill?
Framework de código abierto que crea y perfecciona automáticamente skills y prompts reutilizables para agentes de programación, aprendiendo de los intentos fallidos. EvoSkill es un conjunto de herramientas para mejorar agentes de programación con IA sin tener que escribir sus instrucciones manualmente. Ejecuta un agente con un conjunto de preguntas o tareas en contenedores, hace que un proponente analice los fallos y genera nuevas carpetas de skills o cambios en el prompt del sistema para resolverlos. Cada programa candidato se evalúa con un conjunto de validación reservado, y las mejores variantes se conservan en una frontera de soluciones registrada como ramas de git.
¿EvoSkill es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
EvoSkill es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿EvoSkill sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de EvoSkill fue el 26 oct 2026.
¿Para qué puedo usar EvoSkill?
Mejorar la precisión de un agente de programación en un conjunto específico de tareas de preguntas y respuestas. Evolucionar las skills de un agente con benchmarks en contenedores, como SWE-bench a través de Harbor. Investigar el descubrimiento automatizado de skills y la mejora autónoma de agentes.
¿Cómo se instala EvoSkill?
Instala el proyecto con uv (ejecútalo desde el repositorio clonado).: uv sync Inicializa un proyecto en un repositorio git.: evoskill init Describe tu tarea en .evoskill/task.md y, después, ejecuta el loop.: evoskill run
¿Dónde consigo EvoSkill?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/sentient-agi/EvoSkill

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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