Evolve logo

Evolve

CommunityPopular
revfactory
evolve

하네스 진화 스킬. 사용 중인 하네스의 실행 결과에 대한 피드백을 수집·일반화하여 에이전트/스킬/오케스트레이터에 반영하고, 초기 구성 대비 델타를 포착해 변경 이력을 갱신한다. '하네스 회고', '하네스 진화', '하네스 피드백 반영', '하네스 개선', '결과가 아쉬웠어 하네스 고쳐줘', '이 피드백 하네스에 반영해줘', '하네스 레슨 정리' 등 기존 하네스의 실행 경험을 바탕으로 한 개선 요청 시 반드시 이 스킬을 사용. 하네스 신규 구축·구조 재설계·에이전트 추가는 harness 스킬이 담당.

Overview

Publisherrevfactory
Repositoryharness
Skill nameevolve
Stars
9.2K
Forks
1.3K
Bundled files
Instructions only
LicenseApache-2.0
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by revfactory on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Evolve AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/revfactory/harness/tree/main/skills/evolve
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/revfactory/harness.git /tmp/harness
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/harness/skills/evolve .claude/skills/evolve
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Evolve in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Evolve on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Evolve is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Harness Evolve — 하네스 진화 메커니즘

하네스는 고정물이 아니라 진화하는 시스템이다. 이 스킬은 "무엇이 먹혔고 무엇이 안 먹혔는가"의 델타를 포착해 하네스에 되먹여, 다음 실행이 측정 가능하게 더 나아지도록 한다.

초기 하네스 ──▶ 실 프로젝트 사용 ──▶ 현재 하네스
                                        │
                                        ▼ (evolve로 델타 포착)
                                  피드백 일반화 → 에이전트·스킬·오케스트레이터 반영
                                        │
                                        ▼
                                  변경 이력 갱신 → 다음 실행은 더 나은 초안에서 시작

워크플로우

Phase 1: 델타 수집

  1. .claude/agents/, .claude/skills/, CLAUDE.md(변경 이력 테이블)를 읽는다
  2. git 저장소라면 하네스 파일들의 변경 이력을 조회한다 (git log --oneline -- .claude/ CLAUDE.md) — 초기 구성 대비 무엇이 언제 왜 바뀌었는지 파악
  3. _workspace/가 있으면 최근 실행의 중간 산출물을 훑어 실제 실행 흔적을 확인한다:
    • 오케스트레이터가 정의한 경로에 산출물이 실제로 있는가 (없으면 워크플로우가 우회되었거나 죽은 코드)
    • 산출물 품질이 스킬이 명시한 형식/기준을 따르는가
  4. 사용자에게 피드백을 요청한다 (이미 피드백을 제공했다면 생략):
    • "결과에서 개선할 부분이 있나요?"
    • "에이전트 구성이나 워크플로우에 바꾸고 싶은 점이 있나요?"
    • 피드백이 없으면 강요하지 않는다. 단, 아래 관찰 신호가 있으면 선제적으로 개선을 제안한다

관찰 기반 진화 신호 (피드백이 없어도 제안):

  • 같은 유형의 수정 요청이 2회 이상 반복된 흔적
  • 에이전트가 반복적으로 실패/재시도한 패턴
  • 사용자가 오케스트레이터를 우회해 수동으로 작업한 흔적 (오케스트레이터 트리거 실패 의심 → description 확장 후보)
  • 오케스트레이터에 v1 유물(TeamCreate/TeamDelete/실험 플래그)이 남아 있음 → harness 스킬의 마이그레이션 절차 안내

Phase 2: 피드백 유형 분류 및 수정 대상 매핑

피드백 유형수정 대상예시
결과물 품질해당 에이전트의 스킬"분석이 너무 피상적" → 스킬에 깊이 기준 추가
에이전트 역할에이전트 정의 .md"보안 검토도 필요" → harness 스킬로 에이전트 추가 안내
워크플로우 순서오케스트레이터 스킬"검증을 먼저 해야" → Phase 순서 변경
팀 구성오케스트레이터 + 에이전트"이 둘은 합쳐도 될 듯" → 에이전트 병합
트리거 누락스킬 description"이 표현으로 하면 작동 안 함" → description 확장
실행 모드 부적합오케스트레이터"매번 같은 팬아웃인데 느려" → 워크플로우 모드 전환
규모/비용오케스트레이터"토큰을 너무 써" → 기본 규모 축소, 버짓 연동 추가

범위 판단: 에이전트 신규 추가/삭제나 아키텍처 재설계가 필요하면 이 스킬에서 직접 하지 않고 harness 스킬(0단계의 기존 구성 확장 절차)로 안내한다. evolve는 기존 구성의 조정에 집중한다.

Phase 3: 일반화 및 반영

  1. 피드백을 일반화한다 — 특정 사례에만 맞는 좁은 수정은 오버피팅이다. "이번 보고서에 서론이 길었다" → "서론은 전체의 10% 이내로"가 아니라, 왜 길어졌는지(스킬에 분량 배분 기준 부재)를 찾아 원리 수준으로 수정한다
  2. Why를 함께 기록한다 — 수정된 지시에는 이유를 병기한다. 이유를 알면 에이전트가 엣지 케이스에서도 올바르게 판단한다
  3. 변경은 한 번에 하나씩 적용하고, 각 변경 직후 Phase 4를 실행한다
  4. 퇴행 방지: 수정이 기존 변경 이력의 이전 수정을 되돌리는 방향이면, 사용자에게 상충을 알리고 확인받는다 (과거에 "너무 길다"로 줄였는데 이번에 "너무 짧다"면 — 둘 다 만족하는 기준을 찾는 것이 정답이다)
  5. 기존 파일의 언어를 유지한다 — 에이전트·스킬·오케스트레이터·CLAUDE.md에 반영하는 문장은 수정 대상 파일에 이미 쓰인 언어로 쓴다. 이 스킬 문서가 한국어라는 이유로 다른 언어로 된 하네스에 한국어 문장을 섞지 않는다

Phase 4: 변경 이력 갱신 및 검증

  1. CLAUDE.md의 변경 이력 테이블에 기록한다:
markdown
**변경 이력:**
| 날짜 | 변경 내용 | 대상 | 사유 |
|------|----------|------|------|
| 2026-07-19 | 톤 가이드 추가 | skills/content-creator | "너무 딱딱하다" 피드백 |
  1. 수정된 파일의 구조를 검증한다 (frontmatter, 참조 일관성)
  2. description을 수정했다면 트리거 검증 (should-trigger + near-miss 각 3개 이상)
  3. CLAUDE.md와 실제 파일의 일치 여부 최종 확인

Phase 5: 진화 보고

사용자에게 보고한다:

  • 포착된 델타 요약 (초기 구성 → 현재)
  • 이번에 반영한 변경과 그 일반화 근거
  • 반영하지 않기로 한 피드백과 이유 (있다면)
  • 다음 실행에서 기대되는 개선점

원칙

  • 델타는 자산이다 — 변경 이력이 쌓일수록 같은 도메인의 다음 하네스 구축이 "출시 상태에 더 가까운 초안"에서 시작된다. 이력을 지우지 않는다
  • 일반화 없는 반영 금지 — 사례 하나에 규칙 하나를 1:1로 추가하면 스킬이 규칙 더미가 된다. 원리로 압축한다
  • 한 번에 하나씩 — 여러 변경을 몰아서 적용하면 어떤 변경이 효과였는지 알 수 없게 된다

Frequently asked questions

What does the Evolve AI skill do?

하네스 진화 스킬. 사용 중인 하네스의 실행 결과에 대한 피드백을 수집·일반화하여 에이전트/스킬/오케스트레이터에 반영하고, 초기 구성 대비 델타를 포착해 변경 이력을 갱신한다. '하네스 회고', '하네스 진화', '하네스 피드백 반영', '하네스 개선', '결과가 아쉬웠어 하네스 고쳐줘', '이 피드백 하네스에 반영해줘', '하네스 레슨 정리' 등 기존 하네스의 실행 경험을 바탕으로 한 개선 요청 시 반드시 이 스킬을 사용. 하네스 신규 구축·구조 재설계·에이전트 추가는 harness 스킬이 담당.

Why use Evolve on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Evolve is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Evolve in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/revfactory/harness/tree/main/skills/evolve. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Evolve?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Evolve?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Evolve with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Evolve AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by revfactory under the Apache-2.0 license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇