cap-evolve — плагин
cap-evolve правит промпты, инструменты и скиллы агента по трассам провалов и принимает правку при выигрыше на отложенной выборке
- 69 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Прогоны оценки вызывают модели и тратят токены вашего аккаунта
- Оптимизатор переписывает промпты, код инструментов и скиллы в рабочей копии и коммитит кандидатов
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add plugins/cap-evolveОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Прогоны оценки вызывают модели и тратят токены вашего аккаунта
- Оптимизатор переписывает промпты, код инструментов и скиллы в рабочей копии и коммитит кандидатов
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
cap-evolve запускает цикл: прогон оценки, разбор провалов, предложение правки, проверка на отложенной выборке и коммит. Он оптимизирует то, что агент читает, а веса модели не трогает. Объектом правки служат системные промпты, исполняемый код инструментов, описания MCP-инструментов и целые пакеты скиллов, можно сразу несколько. Правка принимается, когда выигрыш на валидационной выборке превышает заданный порог в долях стандартной ошибки. Тестовая выборка запечатана и оценивается один раз. Каждый кандидат сохраняется отдельным коммитом git, панель показывает стоимость, время, диффы, родословную и матрицу прохождений. Работает через CLI `cap-evolve` с командами `init`, `doctor`, `run`, `watch`, `diff` и `dashboard`, а для Claude Code есть плагин со слэш-командами. В README заявлено пять алгоритмов, среди них GEPA и SkillOpt.
Для кого. Авторам агентов и скиллов, у которых уже есть набор оценочных задач и нужно улучшать промпты и инструменты по данным.
Подходит, если
- У агента есть набор тестовых задач, а системный промпт правится на глаз
- Скилл проваливает часть задач, и нужно выяснить, какая правка исправит их без регрессий
- Описания и код MCP-инструментов оптимизируются вместе с промптом
- Улучшение должно пройти проверку значимости, прежде чем попасть в основную ветку
- Нужно посмотреть путь улучшения: дифф, стоимость и матрицу задач по итерациям
Не подходит, если
- Оценочного набора пока нет: инструмент опирается на уже готовую оценку
- Нужно дообучить веса модели: cap-evolve меняет только тексты и код вокруг модели
- Задача разовая и мелкая, настройка цикла окупается только на повторяющихся прогонах
Пример запроса к агенту
Подними cap-evolve, запусти демо без ключа и покажи, как поднялась оценка промпта на тестовой выборкеОграничения
Сначала нужна готовая оценка агента. Настоящие прогоны вызывают модели и тратят деньги на токены: команда `cap-evolve doctor` проверяет готовность до запуска. Установка идет из клона репозитория через `pip install ./core`, пакета на PyPI в README нет. Рекорды из таблицы README получены на собственных наборах авторов, на ваших данных результат будет другим. Плагин Claude Code подключается флагом `--plugin-dir`.
Как отключить. Удалите виртуальное окружение с пакетом `cap-evolve-core` и клон репозитория. Плагин Claude Code подключается только флагом, так что достаточно запустить `claude` без него.
Частые вопросы
Как попробовать cap-evolve без ключа API?
Запустите демо `bash benchmarks/toy/examples/calc/run.sh` после установки ядра. Модель в нем не вызывается: тестовый агент выигрывает, когда оптимизатор добавляет маркер в промпт.
Что оптимизирует cap-evolve?
Тексты и код вокруг модели: системные промпты, код инструментов, описания MCP и пакеты скиллов. Веса модели остаются прежними.
Как cap-evolve проверяет, что правка полезна?
Правка принимается, если прирост на валидации превышает порог в долях стандартной ошибки. Тестовая выборка запечатана и оценивается один раз.
Где посмотреть историю улучшений?
Каждый кандидат лежит отдельным коммитом, а `cap-evolve diff --best` показывает правку от исходной версии до лучшей. Команда `cap-evolve dashboard` открывает панель в браузере.
Какие алгоритмы поддерживаются?
В README назван набор из пяти алгоритмов, среди них GEPA и SkillOpt, их список выводит команда `cap-evolve algorithms`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
ПлагиныПараллельная самоэволюция скиллов и промптов: воркеры присылают правки, агрегатор сливает их в один версионируемый артефакт
Прогоняет кодинг-агента по задачам с известными ответами, разбирает провалы и дописывает скиллы и промпты, версии лежат в Git.
Плагин режет расход токенов в долгих сессиях: чистит старый вывод, выбирает модель подагенту и сужает список навыков.
Фреймворк эволюции агентов правит промпты и скиллы параллельными воркерами и оставляет только то, что прошло отложенную проверку.
Плагин GEPA для Claude Code: агент сам строит оценщик и подбирает лучшую версию промпта, кода или конфига по оценке.
Плагин Claude Code с хуками и 26 скиллами: измеряет знания агента, блокирует правки до разбора кода, хранит память между сессиями
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| cap-evolve (эта карточка) | нет | 69 | |
| GEPA optimize-anything | нет | 7 387 | плагин с одним алгоритмом GEPA, cap-evolve держит несколько алгоритмов и запечатанную тестовую выборку |
| agent-eval | да | 280 | оценивает агента, а cap-evolve по результатам оценки правит промпты и скиллы |
Коротко о README
README начинается с идеи оптимизации по провалам оценки и перечня преимуществ. Затем идет двухминутный пример без ключа, обзор CLI, панели и таблица результатов на нескольких наборах. Ниже описаны режимы запуска, схема цикла и примеры для разных типов агентов.