agent prompt evolution
✓Suivez et optimisez la spécialisation des agents pendant le développement de la méthodologie. À utiliser lorsque la spécialisation des agents émerge (les agents génériques présentent un écart de performances > 5x), une comparaison multi-expériences est nécessaire ou une analyse de transférabilité de la méthodologie est requise. Capture l'évolution de l'ensemble d'agents (suivi Aₙ), l'évolution des méta-agents (suivi Mₙ), les décisions de spécialisation (quand/pourquoi créer des agents spécialisés) et l'évaluation de la réutilisabilité (universelle, spécifique à un domaine ou spécifique à une tâche). Permet un apprentissage systématique entre expériences et une évolution optimisée de M₀. 2 à 3 heures de frais généraux par expérience.
Installation
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)
Suivez et optimisez la spécialisation des agents pendant le développement de la méthodologie. À utiliser lorsque la spécialisation des agents émerge (les agents génériques présentent un écart de performances > 5x), une comparaison multi-expériences est nécessaire ou une analyse de transférabilité de la méthodologie est requise. Capture l'évolution de l'ensemble d'agents (suivi Aₙ), l'évolution des méta-agents (suivi Mₙ), les décisions de spécialisation (quand/pourquoi créer des agents spécialisés) et l'évaluation de la réutilisabilité (universelle, spécifique à un domaine ou spécifique à une tâche). Permet un apprentissage systématique entre expériences et une évolution optimisée de M₀. 2 à 3 heures de frais généraux par expérience. Source : zpankz/mcp-skillset.
Faits (prêts à citer)
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
- Commande d'installation
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution- Source
- zpankz/mcp-skillset
- Catégorie
- </>Développement
- Vérifié
- ✓
- Première apparition
- 2026-02-01
- Mis à jour
- 2026-02-18
Réponses rapides
Qu'est-ce que agent prompt evolution ?
Suivez et optimisez la spécialisation des agents pendant le développement de la méthodologie. À utiliser lorsque la spécialisation des agents émerge (les agents génériques présentent un écart de performances > 5x), une comparaison multi-expériences est nécessaire ou une analyse de transférabilité de la méthodologie est requise. Capture l'évolution de l'ensemble d'agents (suivi Aₙ), l'évolution des méta-agents (suivi Mₙ), les décisions de spécialisation (quand/pourquoi créer des agents spécialisés) et l'évaluation de la réutilisabilité (universelle, spécifique à un domaine ou spécifique à une tâche). Permet un apprentissage systématique entre expériences et une évolution optimisée de M₀. 2 à 3 heures de frais généraux par expérience. Source : zpankz/mcp-skillset.
Comment installer agent prompt evolution ?
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/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor
Où se trouve le dépôt source ?
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
Détails
- Catégorie
- </>Développement
- Source
- skills.sh
- Première apparition
- 2026-02-01