Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 0品質スコア 45/100
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既存のエージェントのパフォーマンスを分析し、プロンプトエンジニアリングを活用して継続的に改善します。このスキルを通じて、エージェントの精度や応答品質を段階的に向上させることができます。
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Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.
SKILL.md 本文
注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。
エージェント パフォーマンス最適化ワークフロー
パフォーマンス分析、プロンプト エンジニアリング、継続的な反復を通じた既存エージェントの体系的な改善。
[拡張思考: エージェント最適化には、パフォーマンス メトリクス、ユーザー フィードバック分析、高度なプロンプト エンジニアリング技術を組み合わせたデータドリブンアプローチが必要です。成功は体系的な評価、対象を絞った改善、本番環境の安全性のためのロールバック機能を備えた厳密なテストに依存します。]
このスキルを使用する場面
- 既存エージェントのパフォーマンスや信頼性を改善する
- 障害モード、プロンプト品質、またはツール使用法を分析する
- 構造化されたA/Bテストまたは評価スイートを実行する
- エージェントの反復的な最適化ワークフローを設計する
このスキルを使用しない場面
- ゼロからまったく新しいエージェントを構築している
- メトリクス、フィードバック、またはテスト ケースが利用できない
- タスクがエージェント パフォーマンスやプロンプト品質と関連していない
手順
- ベースライン メトリクスを確立し、代表的な例を収集します。
- 障害モードを特定し、高い影響を与える修正を優先順位付けします。
- 測定可能な目標を備えたプロンプトとワークフローの改善を適用します。
- テスト
...
詳細情報
- 作者
- luizfosc
- リポジトリ
- luizfosc/garimpoai
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/2/9
Source: https://github.com/luizfosc/garimpoai / ライセンス: 未指定