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以下为项目介绍正文内容,AI生成、润色内容已使用截图方式发出
5月底我开源了Comet Skill,把我的日常工作流组合了起来,他连接了OpenSpec和Superpowers的核心功能,做了很多Harness工作。让推进开发者们的需求从记忆许多Skill名词缩减到了一个/comet命令,极低的使用门槛,让他在Github上快速的斩获了超2k Star,也收到了抖音官方的邀请和推荐

Github仓库 https://github.com/rpamis/comet
历史帖子:【开源】已在20天时间内破1.2kstar,获抖音科技官方邀请视频播放量破50w ~ Comet: 如何组合高Star Spec项目(OpenSpec+Superpowers)做出更好用的Spec Skills
但随着Skill的高速迭代,文档内部描述的场景开始变得复杂,传统我们添加一个功能,要想知道这项功能是否好用得自己打包,测试体验。过程中将耗费我们很多时间,尤其是像Comet一样的Spec Coding类的Skill,既耗时又耗费Token。人工使用体验也还有另外的问题,通常如果开发者偷懒,大概率测试一下就过了,一项新功能对历史功能的影响很难评估,我们不确定引入一项新功能会对Skill中的哪些部分产生负面影响,对于Skill是否变得更好了全凭自己的手感和体验。这种非科学性的迭代方式让整个Skill充满了不确定性
Comet此时正处于需要将Shell脚本更换为Node运行时的时期,目的是为了解决用户们在Windows使用时经常撞Bash墙的问题。核心脚本是Comet在长程任务上推进和守卫的核心,更换核心需要非常谨慎的评估Skill和旧版的各个方面的使用体验,同时评估本身也是非常重要的一环,也被称为Agent的下半场,我们在2025年底看到许多海内外大厂文章有提这个概念,随着Agent系统的深入,这已经确定是必须要建设的方向。基于这个变更机会我开始着手探索如何科学的评估Skill。
经过密集的开发,总算跑通了生产级的Skill评估流程,让学术界的科学评分指标进入到生产落地,并同时将源代码开放在了原始Comet仓库
以下部分是Comet v0.4.0-beta.1的更新内容
本次更新是Comet的一次产品级变更,我们从原始Spec Coding Skill开始走向Workflow、Skill Creator、Skill Eval的Harness平台
重点内容:
- Comet Docs AI原生官网上线,支持mcp接入官方文档,你可以通过Agent了解Comet的任何事情,Comet: Agent Skill Harness Phase-Guarded Automation From Idea To Archive - Comet Docs
- 在这个版本中我们重构了Comet的核心运行时,全面转化为纯Node运行
- 创新性的采用了自动化双Agent测试,消耗超100亿Token评测详细对比了无Comet、Comet0.3.9、Comet0.4.0-beta.1的性能,利用结构化Rubric评分、Pass@k、Pass^k等业界科学指标评估了Skill的优缺点,完整评估报告请见Comet 基线真实评估实验 - Comet Docs
- 全新发布comet eval,基于自动化双Agent评测的Eval系统,支持集成LangSmith/LangFuse,支持Local本地评测,基于comet eval你能够科学的评估任意Skill,并设置基线Skill,使用评估驱动Skill的演进
- 全新发布了comet dashboard,现在起你能够在本地可视化comet的任务进度,了解并观察多个需求执行情况
- 全新发布了**/comet-any**,现在comet支持创建任意Skill,支持全新自定义Skill和以Comet经典五阶段为骨架做增量调整,你可以在comet创建Skill并复用comet init式的分发机制,分发到支持的所有Coding平台。Tip: comet-any为实验性功能,可能在后续进行大幅重构或删除,请酌情使用
- 更强大的意图识别机制,comet重构了意图识别,采用了业界主流的槽位抽取技术,在benchmark测试中识别性能大幅提升
- 更稳定的workflow基线,经过完整benchmark评估,comet040在更换核心之后在长程任务稳定性上明显由于039基线
- 更多的平台支持,Antigravity 2.0、MimoCode、ZCode、Trae-CN
- 更好用的hotfix和tweak,现在hotfix、tweak真实进入了生产可用,tweak化身为了更多OpenSpec更少Superpowers的路径,为轻量化需求提供选择
- 可配置的语言跟随,现在.config.yaml支持了语言跟随设置
- 与业界实践对比,了解Comet中的技术是如何和海内外大厂对齐Comet 与业界实践对照 - Comet Docs
完整内容请查看Changelog - Comet Docs
我们希望Skill的演进不仅仅是凭借手感,而是真实的靠生产级链路追踪,以及科学实验进行优化,原始我们组合OpenSpec+Superpowers的方法论更应该沉淀为一个骨架,组合他们不是Comet的最终目的,我们希望能够追踪类似这样的长程任务Skill找到能够让长链路Skill稳定执行的Harness能力,如果你也感兴趣,欢迎参与我们的项目贡献,或通过我们的源码进行学习
以下是Comet在LangSmith评估过程的真实截图



