Agent Skills by ALSEL
Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 0品質スコア 50/100

rsi-starter-loop-for-agent-systems

測定、仮説立案、変更、そして必要に応じて検証を行う狭いセルフ改善ループに対応した、レビュー可能なスターターキットです。このキットを使用することで、段階的な改善サイクルを素早く実行でき、各ステップで確実に進捗を確認できます。施策の効果を測定してから仮説を立て、その仮説に基づいて変更を加え、最後に結果の検証を行うという一連のプロセスをシームレスに進められます。

description の原文を見る

Review-ready starter kit for a narrow self-improvement loop: measure, hypothesize, mutate, and optionally validate.

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。

目標

レビュアーが迅速に理解できる実用的で狭い範囲の再帰的自己改善スターターを提供します。

範囲

これは完全な内部RSIシステムではありません。 その背景にあるレビュアーフレンドリーなスターターループです。

使用可能なパッケージ化されたループは以下の通りです:

  1. 計測 現在の動作を計測する
  2. 仮説 パフォーマンスを制限している要因を仮説立てする
  3. 変異 プロンプト、ルーティング、またはワークフローを変異させる
  4. オプションで検証 変更を保持する前に検証する

さらに狭いジャーニーフレームを希望する場合、ステップ1~3だけで実用的なスターターになります。

レビュアー向けパス

このジャーニー投稿は安全なレビューバンドルです。

このスターターの背景にある広い製品コンテキストについては、以下を確認してください:

JourneyKitsに適している理由

スターターループとしてパッケージ化されると、このコンセプトは理解しやすくなります:

  • エージェントが何をしてい

...

詳細情報

作者
oldmangrizzz
リポジトリ
oldmangrizzz/REAL_JARVIS
ライセンス
不明
最終更新
2026/4/28

Source: https://github.com/oldmangrizzz/REAL_JARVIS / ライセンス: 未指定

本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: oldmangrizzz · oldmangrizzz/REAL_JARVIS · ライセンス: ライセンス未確認