by alchaincyf · Claude Skill · ★ 2.7k
English | 中文 达尔文.skill 像训练模型一样优化你的 Agent Skills。 受 Andrej Karpathy 的 autoresearch 启发，将自主实验循环从模型训练搬到 Skill 优化领域。一个只能向前转的棘轮。 核心循环 为什么做这个 Agent Skill 生态在快速扩张。Claude Code、Codex、OpenClaw、Trae、CodeBuddy 等工具都支持 SKILL.md 格式。当你有 10 个 Skills 时可以手动维护；当你有 60+ 个 Skills 时，你需要一个系统。 传统的 Skill 审查是纯结构性的：检查格式对不对、步骤有没有编号、路径能不能访问。但一个格式完美的 Skill，跑出来的效果可能很差。 达尔文.skill 同时评估结构质量和实际效果，然后只保留真正有改进的修改。 从 autoresearch 到 Skill Optimizer 这个项目直接受 Karpathy autoresearch 启发。autoresearch 的做法是：写一个 定义目标和约束，让 agent 自主生成和测试代码变更，只保留可测量的改进。 我们把同样的思路搬到了 Skill 优化： 五条核心原则 |
| Stars | 2,662 |
| Forks | 312 |
| Language | HTML |
| Category | Claude Skill |
| Quality Score | 41.29/100 |
| Open Issues | 6 |
| Last Updated | 2026-05-22 |
| Created | 2026-04-13 |
| Platforms | claude-code |
| Est. Tokens | ~331k |
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