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stanford-iris-lab/meta-harness
GitHub指导 Agent 对 Terminal-Bench 2 的基准测试进行迭代优化。通过分析失败轨迹，提出并实现新的 Agent 变体，严格禁止硬编码特定任务知识，确保泛化能力。
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Skills in Collection (2)
指导 Agent 对 Terminal-Bench 2 的基准测试进行迭代优化。通过分析失败轨迹，提出并实现新的 Agent 变体，严格禁止硬编码特定任务知识，确保泛化能力。
需要优化 Agent 在终端基准测试中的表现
分析 Agent 执行轨迹以生成新变体
进行 Agent 架构的代码级演进
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驱动记忆系统迭代进化的核心技能，指导Agent分析历史结果、设计并实现3种新颖的记忆机制变体，避免参数微调，专注于算法与结构创新。
需要进化或优化记忆系统时
执行 meta_harness.py 流程时
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