aeon-autoresearch

Par bankrbot · skills

Faire évoluer toute skill installée en générant quatre variations selon des axes distincts (meilleures entrées / sortie plus précise / plus robuste / repenser from scratch), en les évaluant sur une grille de critères pondérés, puis en appliquant la variante gagnante. Ne dégrade jamais une skill fonctionnelle — s'interrompt proprement si aucune variation n'améliore l'original. À utiliser lorsqu'une skill installée produit des résultats de faible qualité, appelle des API dépréciées ou semble obsolète. Déclencheurs : « améliore cette skill », « fais évoluer $skill », « auto-research my X », « régénère des variations ».

npx skills add https://github.com/bankrbot/skills --skill aeon-autoresearch

aeon-autoresearch

Boucle d'auto-amélioration. À partir d'une SKILL.md cible, génère quatre variations améliorées en parallèle, évalue chacune, applique la gagnante.

Entrées

Param Description
target Nom de la compétence ou chemin vers SKILL.md. Obligatoire.
mode evolve (défaut) écrit le diff. dry-run évalue et affiche, n'écrit rien.

Les quatre variations

  • A — Meilleures entrées : remplacer les APIs dépréciées, ajouter des solutions de secours, corriger les endpoints cassés.
  • B — Sortie plus affutée : format plus serré, signal au lieu de bruit, verdicts explicites, pas de remplissage interdit.
  • C — Plus robuste : gestion des données vides, retries, déduplication d'état, sensibilité aux rate limits.
  • D — Repenser : méthodologie fondamentalement différente pour le même objectif.

Chacune est une SKILL.md complète et exécutable. Forme du frontmatter préservée.

Évaluation

1-5 par axe, total pondéré max 50 :

Axe Poids
Amélioration vs original
Valeur de la sortie
Clarté, qualité des données, robustesse 1,5× chacun
Conventions

Départage (écart ≤ 2 points) : préférer la variation apportant la plus grande amélioration unique sur plusieurs petites.

Garantie de sécurité

Si chaque variation évalue ≤ original sur Improvement, la compétence s'interrompt avec AUTORESEARCH_NO_IMPROVEMENT. Aucun fichier écrit. Les compétences fonctionnelles ne sont jamais dégradées.

Préserve l'objectif fondamental de l'original, la forme du frontmatter et les variables d'environnement déclarées.

Versioning

À l'intérieur d'un dépôt git, les changements arrivent dans une branche (autoresearch/${target}) — l'opérateur examine le diff avant fusion. En dehors d'un dépôt, l'original est préservé à ${target}/SKILL.md.before-autoresearch pour restauration.

Sortie

Le diff, plus un rapport avec le tableau d'évaluation pour les quatre variations et une justification d'un paragraphe pour la gagnante.

Fonctionne avec aeon-skill-evals (identifie ce qui sous-performe) et aeon-skill-repair (bugs déterministes ; autoresearch traite les améliorations qualitatives).

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