Self-Improving Ecosystems — скилл
Открытый набор контрактов, схем и скилла для систем, где оценщик, а не расписание, решает, что стало лучше.
- 64 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скрипты создают каркасы и загружают внешний исходный код AVO-lite без выполнения.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/self-improving-ecosystemsОпределит 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.
- Скрипты создают каркасы и загружают внешний исходный код AVO-lite без выполнения.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Репозиторий описывает, как строить петли самосовершенствования с проверяемыми шагами. Принципы: корректность и качество оценивают раздельно, кандидаты изолированы от основного состояния, вероятный победитель проходит состязательную проверку, каждая попытка сохраняет доказательства, продвижение следует за фактами Git и развертывания. В комплекте скилл `self-improving-ecosystem`, схемы, примеры и небольшие скрипты на стандартной библиотеке Python: установщик, создание каркаса, проверка манифеста и политики, контроль прогресса. Три типа петель: оптимизация по скалярной цели, обслуживание очереди задач, наблюдение с выводом предложений. Это справочный набор, а не готовый автономный агент.
Для кого. Инженерам, которые проектируют агентные петли оптимизации и обслуживания и хотят заранее продумать оценщика, откат и границы полномочий.
Подходит, если
- Нужно спроектировать петлю, где агент выдвигает правки, а оценщик принимает или отклоняет.
- Существующую автоматизацию проверяют на слабое место: нет отката или внешнего контроля зависания.
- Команда создает каркас экосистемы профилей `local`, `project` или `live`.
- Манифест и политику хочется проверить скриптом до запуска.
Не подходит, если
- Нужен готовый автономный агент, который заработает после установки.
- Задача одноразовая и не требует петли оценки.
- Нет возможности описать оценщика и критерии принятия.
Пример запроса к агенту
Проверь петлю обслуживания очереди pull request по скиллу self-improving-ecosystem и перечисли пробелы в оценщике и откате.Ограничения
Это справочный набор, а не готовая система: созданные команды останавливаются с ошибкой, пока не настроены реальные датчики и адаптеры. Установщик AVO-lite по умолчанию берет последнюю версию основной ветки и печатает commit, поэтому перед запуском проверьте клон и закрепите версию через `--ref`. Нужны Git, Python 3.10 и оболочка POSIX. Расширения вроде развертывания, внешних сторожевых механизмов и алертов вы реализуете сами.
Как отключить. Удалите склонированную папку репозитория и созданные из шаблонов каркасы. Скилл удаляют из каталога скиллов агента.
Частые вопросы
Это готовый автономный агент?
Нет. README прямо называет набор справочным: он содержит контракты, схемы, скиллы и примеры, а датчики и адаптеры пишете вы.
Какие типы петель есть?
Три: оптимизация по скалярной цели за жестким барьером корректности, обслуживание очереди и наблюдение с выводом предложений вместо кода.
Как создать каркас?
Выполните `./scripts/init-ecosystem.sh ../my-ecosystem my-ecosystem project`. Профиль `local`, `project` или `live` задает строгость требований.
Что проверяет `validate.py`?
Манифест, политику и пример потока событий созданной экосистемы.
Откуда берется AVO-lite?
Скрипт `scripts/install-avo-lite.sh` загружает исходники без выполнения и печатает точный commit. Версию закрепляют флагом `--ref`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыSelf-Improving Agent
self-improving-agent
Скилл для OpenClaw: агент записывает ошибки, поправки и недостающие функции в файлы .learnings и переносит проверенное в память рабочей папки
Консольная программа гоняет агента по задачам и меняет его скиллы, пока проверка на отложенных задачах не подтвердит прирост
Параллельная самоэволюция скиллов и промптов: воркеры присылают правки, агрегатор сливает их в один версионируемый артефакт
Скилл для создания, проверки и улучшения других скиллов: сначала архитектура, потом тесты, оценка и упаковка
Фреймворк самоулучшения агентов: оптимизирует промпты, память, навыки и код обвязки с отдельной настройкой метода и оценки.
Скилл создает и проверяет другие скиллы: оценивает пользу, границы срабатывания, первую настройку и стабильность до выпуска.
Коротко о README
Справочный набор для проектирования самосовершенствующихся систем: оценщик, изоляция кандидатов, доказательства и откат. Скилл помогает аудитировать и расширять такие петли.