Repolode
제출하기
sentient-agi

sentient-agi/EvoSkill

실패한 시도에서 학습해 코딩 에이전트용 재사용 가능한 스킬과 프롬프트를 자동으로 생성하고 개선하는 오픈 소스 프레임워크입니다.

GitHub에서 보기
스타
1,288
포크
132
열린 이슈
21
마지막 커밋
12일 전

어떤 프로젝트인가요?

EvoSkill은 지침을 직접 작성하지 않고도 AI 코딩 에이전트를 개선할 수 있는 툴킷입니다. 질문 모음이나 컨테이너화된 태스크를 에이전트에 실행하고, proposer가 실패를 분석해 이를 해결할 새 스킬 폴더나 시스템 프롬프트 변경 사항을 생성합니다. 각 후보 프로그램은 별도의 검증 세트에서 점수를 받고, 가장 우수한 변형은 Git 브랜치로 추적되는 프런티어에 보존됩니다.

이 프로젝트는 Claude Code, Codex CLI, OpenCode, OpenHands, Goose, Harbor 등 여러 에이전트 하네스를 지원합니다. Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Fireworks 등 여러 모델 제공자 중에서 선택할 수 있습니다. 채점 방식으로는 정확히 일치하는지 확인하는 방법, 숫자 허용 오차, LLM 판정, 사용자 지정 스크립트, Harbor 내장 검증기를 사용할 수 있습니다.

CLI를 중심으로 워크플로를 실행합니다. `evoskill init`으로 프로젝트를 설정하고, `evoskill run`으로 개선 루프를 실행하며, `evoskill eval`, `evoskill skills`, `evoskill diff` 등의 명령으로 결과를 확인합니다. Python API도 제공됩니다. 이 프로젝트는 출판된 논문을 기반으로 하며 Apache 2.0 라이선스로 배포됩니다.

핵심 기능

  • 01에이전트 실행 실패를 바탕으로 새 스킬 폴더와 시스템 프롬프트 변형을 생성합니다.
  • 02별도의 검증 세트에서 후보를 채점하고 상위 프로그램의 프런티어를 유지합니다.
  • 03각 프로그램 버전을 Git 브랜치에 저장해 쉽게 확인하고 롤백할 수 있습니다.
  • 04Claude Code, Codex CLI, OpenCode, OpenHands, Goose, Harbor와 연동됩니다.
  • 05CSV 질문 데이터셋과 Harbor 컨테이너화 벤치마크 태스크를 지원합니다.
  • 06로컬, Docker 또는 Daytona 샌드박스에서 실행할 수 있습니다.

활용 사례

  • 특정 질문·답변 태스크에서 코딩 에이전트의 정확도를 높이는 데 활용합니다.
  • Harbor를 통해 SWE-bench와 같은 컨테이너화된 벤치마크를 대상으로 에이전트 스킬을 발전시키는 데 활용합니다.
  • 자동 스킬 발견과 에이전트의 자기 개선을 연구하는 데 활용합니다.

빠른 시작

  1. 1

    uv로 프로젝트를 설치합니다(복제한 저장소에서 실행).

    uv sync
  2. 2

    git 저장소에서 프로젝트를 초기화합니다.

    evoskill init
  3. 3

    .evoskill/task.md에 작업을 설명한 다음 loop를 실행합니다.

    evoskill run

사용 전 알아둘 점

  • Anthropic, OpenAI, OpenRouter와 같은 모델 제공자의 API 키가 필요합니다.
  • 일부 에이전트 하네스는 CLI를 별도로 설치하고 특정 최소 버전을 충족해야 합니다.
  • 지속적인 진화와 벤치마크 없는 진화는 아직 개발 중입니다.

포함된 컬렉션

Claude Code 도구·스킬·플러그인AI 코딩 어시스턴트와 에이전트AI 에이전트 스킬 라이브러리

토픽

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

자주 묻는 질문

EvoSkill은(는) 무엇인가요?
실패한 시도에서 학습해 코딩 에이전트용 재사용 가능한 스킬과 프롬프트를 자동으로 생성하고 개선하는 오픈 소스 프레임워크입니다. EvoSkill은 지침을 직접 작성하지 않고도 AI 코딩 에이전트를 개선할 수 있는 툴킷입니다. 질문 모음이나 컨테이너화된 태스크를 에이전트에 실행하고, proposer가 실패를 분석해 이를 해결할 새 스킬 폴더나 시스템 프롬프트 변경 사항을 생성합니다. 각 후보 프로그램은 별도의 검증 세트에서 점수를 받고, 가장 우수한 변형은 Git 브랜치로 추적되는 프런티어에 보존됩니다.
EvoSkill은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
EvoSkill은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
EvoSkill은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. EvoSkill의 마지막 커밋은 2026년 10월 26일입니다.
EvoSkill은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
특정 질문·답변 태스크에서 코딩 에이전트의 정확도를 높이는 데 활용합니다. Harbor를 통해 SWE-bench와 같은 컨테이너화된 벤치마크를 대상으로 에이전트 스킬을 발전시키는 데 활용합니다. 자동 스킬 발견과 에이전트의 자기 개선을 연구하는 데 활용합니다.
EvoSkill는 어떻게 설치하나요?
uv로 프로젝트를 설치합니다(복제한 저장소에서 실행).: uv sync git 저장소에서 프로젝트를 초기화합니다.: evoskill init .evoskill/task.md에 작업을 설명한 다음 loop를 실행합니다.: evoskill run
EvoSkill은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/sentient-agi/EvoSkill

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

관련 프로젝트