agent prompt evolution
✓方法論の開発中にエージェントの専門化を追跡し、最適化します。エージェントの特化が現れた場合 (汎用エージェントのパフォーマンス ギャップが 5 倍を超える場合)、複数の実験の比較が必要な場合、または方法論の移行性分析が必要な場合に使用します。エージェント セットの進化 (Aₙ 追跡)、メタエージェントの進化 (Mₙ 追跡)、専門化の決定 (特化したエージェントをいつ作成するか/なぜ作成するか)、および再利用可能性の評価 (汎用性、ドメイン固有、タスク固有) をキャプチャします。系統的な実験間の学習と最適化された M₀ 進化を可能にします。実験ごとに 2 ～ 3 時間のオーバーヘッド。
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)
方法論の開発中にエージェントの専門化を追跡し、最適化します。エージェントの特化が現れた場合 (汎用エージェントのパフォーマンス ギャップが 5 倍を超える場合)、複数の実験の比較が必要な場合、または方法論の移行性分析が必要な場合に使用します。エージェント セットの進化 (Aₙ 追跡)、メタエージェントの進化 (Mₙ 追跡)、専門化の決定 (特化したエージェントをいつ作成するか/なぜ作成するか)、および再利用可能性の評価 (汎用性、ドメイン固有、タスク固有) をキャプチャします。系統的な実験間の学習と最適化された M₀ 進化を可能にします。実験ごとに 2 ～ 3 時間のオーバーヘッド。 ソース: zpankz/mcp-skillset。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
agent prompt evolution とは？
方法論の開発中にエージェントの専門化を追跡し、最適化します。エージェントの特化が現れた場合 (汎用エージェントのパフォーマンス ギャップが 5 倍を超える場合)、複数の実験の比較が必要な場合、または方法論の移行性分析が必要な場合に使用します。エージェント セットの進化 (Aₙ 追跡)、メタエージェントの進化 (Mₙ 追跡)、専門化の決定 (特化したエージェントをいつ作成するか/なぜ作成するか)、および再利用可能性の評価 (汎用性、ドメイン固有、タスク固有) をキャプチャします。系統的な実験間の学習と最適化された M₀ 進化を可能にします。実験ごとに 2 ～ 3 時間のオーバーヘッド。 ソース: zpankz/mcp-skillset。
agent prompt evolution のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01