Evolution Kernel CLI
Evolution Kernel циклом правит код git-репозитория под измеримую цель в песочнице и фиксирует принятые правки коммитами.
- 324 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Цикл автоматически вносит правки в код и коммитит их, запускает исполнителей и тратит оплачиваемые токены провайдера.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/evolution-kernelОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Цикл автоматически вносит правки в код и коммитит их, запускает исполнителей и тратит оплачиваемые токены провайдера.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Evolution Kernel — небольшой Python-рантайм (около 1900 строк ядра), который улучшает код репозитория под измеримую цель. Вы задаете метрику, например результат тестов, `ruff` или оценку с HTTP-эндпоинта, а программа повторяет цикл: наблюдение, план, исполнение, оценка. План составляет модель по метрике и истории прошлых попыток. Исполнитель, Aider или Claude Code, вносит правки в изолированном git worktree внутри песочницы firejail. Затем метрика замеряется снова. Принятая правка становится настоящим коммитом в ветке `evolution/accepted`, отклоненный worktree удаляется, а ветка эксперимента остается для аудита. Каждая попытка записывается в журнал: цель, наблюдение, план, дифф, оценка, решение и размышление. Цикл останавливается по числу итераций, лимиту `max_total_usd` или `max_total_tokens`. Есть параллельный поиск по k веткам, ограничение `allowed_paths` и проверка с пустой моделью, которая отсекает улучшения метрики без пользы.
Для кого. Исследователям и инженерам, которые настраивают обвязку агента или кодовую базу под метрику и хотят аудит каждого изменения.
Подходит, если
- Нужно улучшить результат агента на наборе проверок и сохранить каждую правку отдельным коммитом.
- Правки ограничивают списком `allowed_paths`, чтобы цикл не трогал остальной код.
- Бюджет прогона ограничивают суммой в долларах и числом токенов.
- Принятое улучшение проверяют повтором с пустой моделью вместо настоящей.
Не подходит, если
- Метрики нет или она нестабильна: цикл оптимизирует измеряемое, а не цель.
- Правки должны идти только вручную без автоматических коммитов.
- Среда не поддерживает песочницу firejail.
Пример запроса к агенту
Прогони быстрый пример evolution-kernel и покажи журнал решений. На реальный репозиторий переходи только после моего подтверждения.Ограничения
Цикл сам вносит правки и коммитит их в ветку `evolution/accepted`, поэтому подбирайте метрику, которую нельзя обойти: разобран случай, когда цикл переписал задачу на классический решатель, а модель обошел. Нужны Python 3.10 и выше, `ruff` для быстрого примера и ключ провайдера для реального запуска. Прогноз в 85 процентов на SWE-bench в README назван проекцией, а не измеренным результатом. Версия 1.1. Последний коммит сделан в ноябре 2026.
Как отключить. Удалите пакет через `pip uninstall`, под которым его ставили, и ветки `evolution/*` с worktree из своего репозитория. Журнал попыток лежит в папке, указанной в `--ledger`.
Частые вопросы
Как попробовать за десять минут?
Поставьте пакет и `ruff`, выполните `examples/quickstart/setup.sh` и запустите `evolution-kernel --loop` с примером. По README цикл закрывается примерно за секунду без ключа и без затрат.
Какие исполнители поддерживаются?
Aider и Claude Code. Планировщик и оценщик работают на адаптерах Anthropic и OpenAI.
Как остановить цикл?
Он сам завершится по `max_iterations`, `max_total_usd`, `max_total_tokens` или после серии неудач подряд. Также останавливает вердикт, что цель достигнута.
Что хранится в журнале?
Для каждой попытки записаны цель, наблюдение, план, дифф, оценка, решение и размышление. Журнал переживает перезапуск процесса.
Зачем проверка с пустой моделью?
Она подставляет вместо модели пустую заглушку. Если метрика осталась прежней, улучшение получено без помощи модели и отклоняется.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыОткрытый фреймворк: языковые модели и эволюционный отбор ищут и улучшают код для задач оптимизации и алгоритмов
Параллельная самоэволюция скиллов и промптов: воркеры присылают правки, агрегатор сливает их в один версионируемый артефакт
Фреймворк эволюции агентов правит промпты и скиллы параллельными воркерами и оставляет только то, что прошло отложенную проверку.
Прогоняет кодинг-агента по задачам с известными ответами, разбирает провалы и дописывает скиллы и промпты, версии лежат в Git.
cap-evolve правит промпты, инструменты и скиллы агента по трассам провалов и принимает правку при выигрыше на отложенной выборке
Консольная программа гоняет агента по задачам и меняет его скиллы, пока проверка на отложенных задачах не подтвердит прирост
Коротко о README
Каждый шаг цикла изолирован: git worktree для правок, песочница firejail для процесса и журнал, из которого можно восстановить все решения без памяти программы.