Explore SkillOpt for improving Cursor agent skills from our session data
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 28/100
Direzione di ricerca
Inizia esaminando il flusso documentato di input e validazione di SkillOpt, quindi ispeziona l’AGENTS.md locale, .cursor/agents/, le skill condivise e la struttura di ~/.cursor/projects/*/agent-transcripts/. Confronta questi input con il ciclo di valutazione esistente di skill-creator. Il lavoro è completo quando sono disponibili una decisione documentata sull’adeguatezza, una proposta circoscritta per un adapter delle trascrizioni di Cursor e criteri concreti di valutazione, privacy e costo.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 18.2k
- Fork
- 1.7k
- Merge medio
- 4g 1h
- PR unite (30g)
- 10
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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