TrajectoryRL
Bittensor Subnet 11 — an open skill factory that uses distributed compute and RL to produce state-of-the-art skills for AI agents.
Asset-Profil
Coding- und Entwickler-Agents
Code review, repo analysis, testing, CI, GitHub, DevOps, and developer workflow skills.
Szenario
Coding-Agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Agent-Fit
Claude Code + OpenAI Agents + Cursor
Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.
Installieren
Bereit
npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL
Wartung
Aktuell
25 Tage seit dem letzten Push
Risiko
Prüfung nötig
Dependency or permission surface needs review
GitHub-Qualität
20
69/100 Qualität · 73/100 Vertrauen
Abdeckungs-Tags
Review-Notizen
Dependency or permission surface needs review · Low GitHub adoption signal
Agent-Adoptionskarte
Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick
Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.
Qualität
VielversprechendUseful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Vertrauen
Nur SandboxNützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
Audit
Prüfung nötigMaschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
OpenAgentSkill Trust Score v5
Menschliche Prüfung vor Installation
Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.
Stars
20 GitHub-Stars
Repository-Aktivität
20 Stars und 17 Forks
Wartung
25 Tage seit dem letzten Push
Lizenz
MIT
Installieren
npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL
Installationssicherheit
Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad
Berechtigungsfläche
shell or command execution, network or browser access
Agent-Ergebnisse
Noch keine Agent-Ergebnisdaten
Dokumentation
Starker README/SKILL.md-Kontext
Risikoübersicht
Vor Produktion prüfen
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 20 GitHub stars
- Stars/forks activity: 20 stars, 17 forks; issue activity unavailable in current metadata
Installationsbereitschaft
Installationspfad verfügbar
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Lizenz ist angegeben
- Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege
Agent-lesbare Metadaten
Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.
Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.
Geeignete Aufgaben
- Coding-Agents-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Inspect source files
Geeignete Agents
Installationsentscheidung
- Befehl
- npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL
- Richtlinie
- Prüfen
- Menschliche Prüfung
- Ja
Vertrauen und Risiko
- Vertrauen
- 65/100
- Audit
- 79/100
- Risikoebene
- Prüfung nötig
Ergebnis-Loop
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- Event-ID
- resolve
- Ergebnisse
- 5
Installationsbefehl
npx skills add trajectoryRL/trajectoryRLNicht verwenden, wenn
- Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
- Dependency or permission surface needs review
Agent-Sicherheit v2
55/100 · Vor Installation prüfen
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
Hoch
Shell- oder Befehlsausführung
Die Skill-Metadaten verweisen auf Terminal-, CLI-, Shell-, Subprozess- oder Befehlsausführungs-Workflows.
Mittel
Netzwerkzugriff
Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.
- Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
- Dependency or permission surface needs review
Installationsziele
Diesen Skill im Agent-Workflow installieren
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install trajectoryrl-trajectoryrlAgent-Auflösungsplan
Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.
Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.
JSON öffnen
/api/agent/resolve?task=Use%20TrajectoryRL%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20TrajectoryRL%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/trajectoryrl-trajectoryrl/install
Agent sollte prüfen
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Prompt kopieren
Task: Use TrajectoryRL in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20TrajectoryRL%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/trajectoryrl-trajectoryrl/install
Install command: npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent-Übergabe
Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
Installationsübergabe
/api/skills/trajectoryrl-trajectoryrl/install
LLM-Textformat
/api/skills/trajectoryrl-trajectoryrl/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=TrajectoryRL&limit=3
Agent-Prompt
Use TrajectoryRL for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/trajectoryrl-trajectoryrl/install, then install with: npx skills add trajectoryRL/trajectoryRLRegistry-Metadaten
Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.
Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.
Manifest
/api/registry/manifest/trajectoryrl-trajectoryrl
LLM-Text
/api/registry/manifest/trajectoryrl-trajectoryrl?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/trajectoryrl-trajectoryrl
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20TrajectoryRL%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
Coding-Agents
Use-Case-Tags
Plattformen
Python, Claude Code, OpenAI Agents, Cursor
Audit-Bericht
Prüfung nötig · 79/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Fallback candidate for Coding agents
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rolle im Stack
Fallback-Kandidat
Primäre Eignung
Coding-Agents
Vertrauenslabel
Zuerst prototypisieren
Installationspfad
Befehl bereit
Verwenden wenn
- Coding-Agents-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
Evidenz
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- Qualitätsprofil 69/100
- 3 OpenAgentSkill-Interaktionen
zuerst prüfen
- Low GitHub adoption signal
Implementierungspfad
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Coding-Agents-Aufgabe vollständig aus.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Vertrauensprofil
Nur Sandbox
Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
GitHub-Akzeptanz
Beheben20 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Beheben20 Stars und 17 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
Bestanden25 Tage seit dem letzten Push
Lizenzklarheit
BestandenMIT
Positive Signale
- KI-Prüfung genehmigt
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Kürzlich gewartetes Repository
- Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
- Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf
Vor Installation prüfen
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 20 GitHub stars
- Stars/forks activity: 20 stars, 17 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Dependency/runtime risk: command execution surface, external package install surface
- Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
- Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich
Empfohlene Aktion
Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.
Qualitätsprofil
Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows
Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Operate local tools
Local desktop
I need my agent to operate local files and desktop apps in a repeatable workflow.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
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Übersicht
# TrajectoryRL
> **Bittensor Subnet 11** — A reinforcement learning playground that continuously produces state-of-the-art skills for AI agents
[](LICENSE) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github.com/opentensor/bittensor)
Every platform shift creates a new software category. PCs gave us desktop apps. Smartphones gave us mobile apps. Agents are the next platform, and **skills are the software that runs on them**. The world needs far more skills than human developers can ship. Agents will write skills for other agents. TrajectoryRL is the RL playground where that happens.
The competition runs 24/7 on Bittensor. Miners compete every epoch to produce the best agent skills, validators evaluate them in real sandboxes with real protocols, and the winning skills surface automatically. Every season the bar rises. You don't bring us your prompt. **Skills ship, you install them.**
```bash pip install trajrl ```
One install gives any agent (Claude Code, Cursor, Codex, OpenClaw, Hermes, Manus, …) access to every skill the subnet has shipped. Source, catalog, and docs: [`trajrl`](https://github.com/trajectoryRL/trajrl).
## Overview
``` ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ TRAJECTORYRL SUBNET (SN11) │ │ │ │ MINERS VALIDATORS │ │ ┌───────────────┐ ┌───────────────────┐ │ │ │ Write SKILL.md│ on-chain │ Read commitments │ │ │ │ Upload pack │ commitment │ from chain │ │ │ │ to public URL │─────────────────> │ │ │ │ │ │ │ Fetch packs, │ │ │ └───────────────┘ │ verify has
Plattformkompatibilität
Technische Details
- Version
- 1.0.0
- Lizenz
- MIT
- Letzte Aktualisierung
- 18. Aug. 2026
- Veröffentlicht
- 27. Juli 2026
Frameworks & Tools
Entscheidungsübersicht
Fallback-Kandidat
recent repository activity
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 80/100
- Wartung
- 100/100
- Installieren
- 92/100
Von Agent belegte Evidenz
Von Agent belegte Evidenz
Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.
- Erfolgsrate
- —
- Letzter Fehler
- —
- Ergebnisse
- 0
- Ausgabequalität
- —
- Fehlgeschlagen
- 0
- Nicht relevant
- 0
- Installationen
- 0
- Durch Risiko blockiert
- 0
- Einrichtung erforderlich
- 0
- Produktion
- 0
Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.
Installieren
Zum Agent-Workflow hinzufügen
Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.
Wachstums-Loop
Share-Kit
Szenariobasierter Entwurf für TrajectoryRL, bereit für einen manuellen X-Post.
TrajectoryRL: Bittensor Subnet 11 — an open skill factory that uses distributed compute and RL to produce s... 20 stars https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl?ref=x
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for TrajectoryRL: https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl?ref=x Install: npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL
Quelle des Eintrags
Community-indexiert
Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.
- Ersteller
- trajectoryRL
- Indexiert von
- OpenAgentSkill Community-Index
Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.
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Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.
[](https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl)
[](https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl)
[](https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl)Autor
trajectoryRL
@trajectoryrl
Plattform-Fit
Gesundheitssignale
- GitHub-Stars
- 20
- Qualitätswert
- 42/100
- Letzter GitHub-Push
- 27. Juli 2026
- Framework-Hinweise
- 1
- OpenAgentSkill-Aufrufe
- 3
- Installationskopien
- 0
- Externe Klicks
- 0
Community-Signal
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Vertrauen & Sicherheit
Nur Sandbox
- GitHub-Akzeptanz20 GitHub-StarsBeheben
- Star-/Fork-Aktivität20 Stars und 17 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarBeheben
- Aktuelle Wartung25 Tage seit dem letzten PushBestanden
- LizenzklarheitMITBestanden
- README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
- Abhängigkeits-/Laufzeitrisikocommand execution surface, external package install surfacePrüfen
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