agent prompt evolution
✓Seguimiento y optimización de la especialización de los agentes durante el desarrollo de la metodología. Úselo cuando surja la especialización del agente (los agentes genéricos muestran una brecha de rendimiento >5 veces mayor), se necesita una comparación de múltiples experimentos o se requiere un análisis de transferibilidad de la metodología. Captura la evolución del conjunto de agentes (seguimiento Aₙ), la evolución del metaagente (seguimiento Mₙ), las decisiones de especialización (cuándo/por qué crear agentes especializados) y la evaluación de la reutilización (universal, específica de dominio o específica de tarea). Permite el aprendizaje sistemático entre experimentos y la evolución optimizada de M₀. 2-3 horas de sobrecarga por experimento.
Instalación
SKILL.md
Systematically track how agents specialize during methodology development.
Specialized agents emerge from need, not prediction. Track their evolution to understand when specialization adds value.
Finding (from 8 experiments): M₀ sufficient in all cases (no evolution needed)
Seguimiento y optimización de la especialización de los agentes durante el desarrollo de la metodología. Úselo cuando surja la especialización del agente (los agentes genéricos muestran una brecha de rendimiento >5 veces mayor), se necesita una comparación de múltiples experimentos o se requiere un análisis de transferibilidad de la metodología. Captura la evolución del conjunto de agentes (seguimiento Aₙ), la evolución del metaagente (seguimiento Mₙ), las decisiones de especialización (cuándo/por qué crear agentes especializados) y la evaluación de la reutilización (universal, específica de dominio o específica de tarea). Permite el aprendizaje sistemático entre experimentos y la evolución optimizada de M₀. 2-3 horas de sobrecarga por experimento. Fuente: zpankz/mcp-skillset.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution- Fuente
- zpankz/mcp-skillset
- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es agent prompt evolution?
Seguimiento y optimización de la especialización de los agentes durante el desarrollo de la metodología. Úselo cuando surja la especialización del agente (los agentes genéricos muestran una brecha de rendimiento >5 veces mayor), se necesita una comparación de múltiples experimentos o se requiere un análisis de transferibilidad de la metodología. Captura la evolución del conjunto de agentes (seguimiento Aₙ), la evolución del metaagente (seguimiento Mₙ), las decisiones de especialización (cuándo/por qué crear agentes especializados) y la evaluación de la reutilización (universal, específica de dominio o específica de tarea). Permite el aprendizaje sistemático entre experimentos y la evolución optimizada de M₀. 2-3 horas de sobrecarga por experimento. Fuente: zpankz/mcp-skillset.
¿Cómo instalo agent prompt evolution?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01