·self-improving-agent-builder
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self-improving-agent-builder

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rysweet/amplihackGitHub: rysweet/amplihackSource: rysweet/amplihack

Encode une boucle d'amélioration continue pour les agents en quête d'objectifs : EVAL, ANALYZE, RECHERCHE (hypothèse + preuves + contre-arguments), AMÉLIORER, RÉÉVALUER, DÉCIDER. Valide automatiquement les améliorations (+2 % nets, aucune régression >5 %) et annule les échecs. Fonctionne avec les 4 implémentations du SDK. S'active automatiquement sur "Amélioration de l'agent", "Boucle d'auto-amélioration", "Boucle d'évaluation de l'agent", "agents de référence", "exécuter un cycle d'amélioration".

rysweet·self·improving·agent·builder
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Installation

GitHub: rysweet/amplihack
$npx skills add https://github.com/rysweet/amplihack --skill self-improving-agent-builder

Comment installer self-improving-agent-builder

Installez rapidement le skill IA self-improving-agent-builder dans votre environnement de développement via la ligne de commande

  1. Ouvrir le Terminal: Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Exécuter la commande d'installation: Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/rysweet/amplihack --skill self-improving-agent-builder
  3. Vérifier l'installation: Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Source : rysweet/amplihack.

SKILL.md

Voir l'original

Run a closed-loop improvement cycle on any goal-seeking agent implementation:

Each iteration measures L1-L12 progressive test scores, identifies failures with erroranalyzer.py, runs a research step with hypothesis/evidence/ counter-arguments, applies targeted fixes, and gates promotion through regression checks.

Run the L1-L12 progressive test suite on the current agent implementation.

Encode une boucle d'amélioration continue pour les agents en quête d'objectifs : EVAL, ANALYZE, RECHERCHE (hypothèse + preuves + contre-arguments), AMÉLIORER, RÉÉVALUER, DÉCIDER. Valide automatiquement les améliorations (+2 % nets, aucune régression >5 %) et annule les échecs. Fonctionne avec les 4 implémentations du SDK. S'active automatiquement sur "Amélioration de l'agent", "Boucle d'auto-amélioration", "Boucle d'évaluation de l'agent", "agents de référence", "exécuter un cycle d'amélioration". Source : rysweet/amplihack.

Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/rysweet/amplihack --skill self-improving-agent-builder
Source
rysweet/amplihack
Catégorie
</>Développement
Vérifié
✓
Première apparition
2026-03-03
Mis à jour
2026-03-10
URL
https://www.learn-skills.dev/fr/skills/rysweet/amplihack/self-improving-agent-builder

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Qu'est-ce que self-improving-agent-builder ?

Encode une boucle d'amélioration continue pour les agents en quête d'objectifs : EVAL, ANALYZE, RECHERCHE (hypothèse + preuves + contre-arguments), AMÉLIORER, RÉÉVALUER, DÉCIDER. Valide automatiquement les améliorations (+2 % nets, aucune régression >5 %) et annule les échecs. Fonctionne avec les 4 implémentations du SDK. S'active automatiquement sur "Amélioration de l'agent", "Boucle d'auto-amélioration", "Boucle d'évaluation de l'agent", "agents de référence", "exécuter un cycle d'amélioration". Source : rysweet/amplihack.

Comment installer self-improving-agent-builder ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/rysweet/amplihack --skill self-improving-agent-builder Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/rysweet/amplihack

Détails

Catégorie
</>Développement
Source
skills.sh
Première apparition
2026-03-03

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