Explore SkillOpt for improving Cursor agent skills from our session data
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 28/100
Línea de trabajo
Comienza revisando el flujo documentado de entrada y validación de SkillOpt y, después, inspecciona el AGENTS.md local, .cursor/agents/, las skills compartidas y la estructura de ~/.cursor/projects/*/agent-transcripts/. Compara esas entradas con el bucle de evaluación existente de skill-creator. Se considera terminado cuando haya una decisión de encaje documentada, una propuesta acotada de adaptador de transcripciones de Cursor y criterios concretos de evaluación, privacidad y coste.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
We use Cursor heavily on our system (and related repos) with AGENTS.md, .cursor/agents/, and shared skills.
Our session transcripts live locally under ~/.cursor/projects/*/agent-transcripts/.
Microsoft SkillOpt looks like a way to improve those skill documents from real usage — with validation so changes only land when they actually help.
Ask: Is this worth pursuing for our setup? SkillOpt doesn’t appear to support Cursor transcripts out of the box, so we’d need some adapter work.
Questions to answer:
- Does SkillOpt fit how we work, or is our existing
skill-creatoreval loop enough? - What would we optimize first —
AGENTS.md, PR review agents, or domain skills? - How would we know a skill change is actually better (tests, lint, PR review quality)?
- What’s the privacy/cost tradeoff of sending harvested session data to an optimizer API?
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 18.2k
- Forks
- 1.7k
- Merge medio
- 4 d 1 h
- PR fusionados (30 d)
- 10
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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