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Boucle autonome d'expérimentation et d'amélioration v1.0.0

Utilisez cette ressource pour améliorer un code de façon itérative sur une métrique mesurable, par essais automatiques

Nouveau

  • 536 téléchargements
  • 167 mentions J'aime
  • 139 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install autonomous-experiment-loop

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent vous fait définir l'objectif, la métrique mesurable, le périmètre et les contraintes, puis crée une branche et une référence de départ. Il enchaîne ensuite modifications, tests et mesures, en gardant ou en abandonnant chaque essai. Vous obtenez les essais retenus et ceux qui ont été abandonnés.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Boucle autonome d'expérimentation et d'amélioration »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : configuration interactive, de l'objectif au budget d'expériences
  • SKILL.md : boucle d'expérimentation et règles de comportement de l'agent

Pour qui

  • Vous voulez accélérer un traitement en mesurant chaque essai
  • Une fonction doit gagner en performance sur un benchmark donné

Pas pour qui

    Étiquettes

    • expérimentation
    • optimisation
    • métrique
    • boucle

    À propos

    Vous dites

    « Optimise le temps de réponse de cette fonction de tri en t'appuyant sur le benchmark du dépôt, sans toucher à l'API. »

    Carte de la skill « Boucle autonome d'expérimentation et d'amélioration »

    Skill publiée par a-tokyo sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de améliorer un code de façon itérative sur une métrique mesurable, par essais automatiques
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • SKILL.md11,1 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    a-tokyo
    Source
    github.com/a-tokyo/agent-skills/tree/99652ee6a78759a5ef655388497a2b889ad6c602/benchmarks/create-skill-autoresearch/companions/autoresearch
    Licence
    MIT

    Notice

    « autoresearch » (a-tokyo, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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