agent prompt evolution
✓在方法開發過程中跟踪和優化代理專業化。當代理專業化出現（通用代理顯示 >5 倍的性能差距）、需要進行多實驗比較或需要方法可轉移性分析時使用。捕獲代理集演化（Aₙ 跟踪）、元代理演化（Mₙ 跟踪）、專業化決策（何時/為何創建專門代理）以及可重用性評估（通用、特定領域、特定任務）。實現系統的跨實驗學習和優化的 M₀ 進化。每個實驗需要 2-3 小時的開銷。
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)
在方法開發過程中跟踪和優化代理專業化。當代理專業化出現（通用代理顯示 >5 倍的性能差距）、需要進行多實驗比較或需要方法可轉移性分析時使用。捕獲代理集演化（Aₙ 跟踪）、元代理演化（Mₙ 跟踪）、專業化決策（何時/為何創建專門代理）以及可重用性評估（通用、特定領域、特定任務）。實現系統的跨實驗學習和優化的 M₀ 進化。每個實驗需要 2-3 小時的開銷。 來源：zpankz/mcp-skillset。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 agent prompt evolution？
在方法開發過程中跟踪和優化代理專業化。當代理專業化出現（通用代理顯示 >5 倍的性能差距）、需要進行多實驗比較或需要方法可轉移性分析時使用。捕獲代理集演化（Aₙ 跟踪）、元代理演化（Mₙ 跟踪）、專業化決策（何時/為何創建專門代理）以及可重用性評估（通用、特定領域、特定任務）。實現系統的跨實驗學習和優化的 M₀ 進化。每個實驗需要 2-3 小時的開銷。 來源：zpankz/mcp-skillset。
如何安裝 agent prompt evolution？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01