TrajectoryRL

Revisar · 65
Indexado por la comunidad

Bittensor Subnet 11 — an open skill factory that uses distributed compute and RL to produce state-of-the-art skills for AI agents.

Verified installs0
Estrellas20
Versión1.0.0
Calidad69/100 · Prometedor
Confianza65/100 · Solo sandbox
Auditoría79/100 · Requiere revisión

Perfil del activo

Agents de programación y desarrollo

Code review, repo analysis, testing, CI, GitHub, DevOps, and developer workflow skills.

Ver categoría

Escenario

Agents de programación

I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.

Afinidad con Agent

Claude Code + OpenAI Agents + Cursor

Funciona con Codex, Claude Code, Cursor, CLI o Agents personalizados.

Instalar

Listo

npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL

Mantenimiento

Actual

26 días desde el último push

Riesgo

Requiere revisión

Dependency or permission surface needs review

Calidad de GitHub

20

69/100 Calidad · 73/100 Confianza

Etiquetas de cobertura

CodingAgents de programaciónHerramienta generalagent-skillskill

Notas de revisión

Dependency or permission surface needs review · Low GitHub adoption signal

Tarjeta de adopción del Agent

Confianza, auditoría y preparación de instalación de un vistazo

Estas puntuaciones combinan metadatos públicos del repositorio, señales de revisión de OpenAgentSkill, actualidad de mantenimiento y preparación de instalación. Sirven para preseleccionar; no sustituyen la revisión humana.

Calidad

Prometedor
69

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Confianza

Solo sandbox
65

Candidata útil con señales de confianza incompletas o mixtas. Manténgala en un espacio aislado hasta que el ciclo de resultados demuestre el ajuste.

Auditoría

Requiere revisión
79

Revisión legible por máquina de la preparación de instalación, los metadatos de seguridad, el mantenimiento y el riesgo de adopción.

Trust Score de OpenAgentSkill v5

Revisión humana antes de instalar

Ejecute solo en un sandbox y compare alternativas cercanas antes de usarla en trabajo real.

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Estrellas

20 estrellas de GitHub

Actividad del repositorio

20 estrellas y 17 forks

Mantenimiento

26 días desde el último push

Licencia

MIT

Instalar

npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL

Seguridad de instalación

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

shell or command execution, network or browser access

Resultados del Agent

Aún no hay datos de resultados del Agent

Documentación

Contexto sólido de README/SKILL.md

Resumen de riesgo

Revisar antes de producción

  • 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

Preparación de instalación

Ruta de instalación disponible

  • La ruta de instalación está disponible
  • La evidencia del repositorio está disponible
  • La licencia está declarada
  • Aún no hay evidencia de resultados Agent-Proven

Metadatos legibles por Agent

Datos de decisión legibles por máquina para este skill.

Usa este bloque o el JSON integrado para decidir si un Agent debe instalar este skill, elegir una alternativa o pedir revisión humana primero.

Abrir JSON

Tareas adecuadas

  • flujos de Agents de programación
  • Equipos de Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Inspect source files

Agents adecuados

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLIOpenAI AgentsCLI

Decisión de instalación

Comando
npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL
Política
Revisar
Revisión humana

Confianza y riesgo

Confianza
65/100
Auditoría
79/100
Nivel de riesgo
Requiere revisión

Ciclo de resultados

Endpoint
/api/agent/outcome
ID del evento
resolve
Resultados
5

Comando de instalación

npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL

No usar cuando

  • Equipos que necesitan un SLA con soporte del proveedor
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • Indicios de permisos de alto riesgo: ejecución de shell o comandos
  • Dependency or permission surface needs review

Seguridad de Agent v2

55/100 · Revisar antes de instalar

ExperimentalRevisar

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Resolver con API

Alto

Ejecución de shell o comandos

Los metadatos del skill hacen referencia a terminal, CLI, shell, subprocesos o flujos de ejecución de comandos.

Medio

Acceso a red

El skill probablemente consulta páginas remotas, API, repositorios o servicios externos.

  • Indicios de permisos de alto riesgo: ejecución de shell o comandos
  • Dependency or permission surface needs review

Destinos de instalación

Instala este skill en tu flujo de Agent

Usa el endpoint público para obtener el comando, la lista de seguridad, prompts y enlaces canónicos.

skill install

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-trajectoryrl

Plan de resolución de Agent

Deja que un Agent valide el ajuste antes de instalar.

La API Resolve devuelve la skill elegida, alternativas, política de seguridad, notas de auditoría, destino de instalación y un prompt listo para usar.

Abrir plan de texto

Agent debe revisar

  • 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.

Copiar prompt

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.

Traspaso de Agent

Da al Agent la ruta de instalación, no otro directorio.

Usa el endpoint público para obtener el comando, la lista de seguridad, prompts y enlaces canónicos.

Abrir API de instalación

Prompt de Agent

Use TrajectoryRL for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/trajectoryrl-trajectoryrl/install, then install with: npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL

Metadatos del Registry

Perfil legible por Agent para seleccionar skills automáticamente.

La API Registry expone señales de decisión, confianza, auditoría, casos de uso e instalación sin raspar la interfaz.

Abrir Manifest

Afinidad con Agent

69/100

Agents de programación

Plataformas

Python, Claude Code, OpenAI Agents, Cursor

Informe de auditoría

Requiere revisión · 79/100

Revisión legible por máquina de la preparación de instalación, los metadatos de seguridad, el mantenimiento y el riesgo de adopción.

Ver informe de auditoríaVer informe de evaluación

Panel de decisión de Agent

Fallback candidate for Coding agents

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

69
Preparación
Prototipo
Etapa

Rol en la pila

Candidata de respaldo

Ajuste principal

Agents de programación

Etiqueta de confianza

Prototipar primero

Ruta de instalación

Comando listo

Úsalo cuando

  • flujos de Agents de programación
  • Equipos de Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidencia

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • perfil de calidad 69/100
  • 3 eventos de interacción de OpenAgentSkill

revisar primero

  • Low GitHub adoption signal

Ruta de implementación

  1. 1Instálalo en un Agent de sandbox y ejecuta una tarea de Agents de programación de principio a fin.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Perfil de confianza

Solo sandbox

Candidata útil con señales de confianza incompletas o mixtas. Manténgala en un espacio aislado hasta que el ciclo de resultados demuestre el ajuste.

65
Trust Score de OpenAgentSkill

Adopción en GitHub

Corregir

20 estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Corregir

20 estrellas y 17 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Aprobado

26 días desde el último push

Claridad de licencia

Aprobado

MIT

Señales positivas

  • Revisión de IA aprobada
  • La ruta de instalación está disponible
  • La evidencia del repositorio está disponible
  • Repositorio mantenido recientemente
  • El comando de instalación no muestra un patrón de alto riesgo evidente
  • El ciclo de resultados está listo, pero necesita la primera ejecución real de Agent

Revisar antes de instalar

  • 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
  • Aún no hay informes reales de resultados del Agent
  • Se requiere revisión humana antes de una instalación desatendida

Acción recomendada

Ejecute solo en un sandbox y compare alternativas cercanas antes de usarla en trabajo real.

Perfil de calidad

Prometedor candidato para flujos de Agent

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

69
Estrellas de GitHub
20
Actualidad
hace 26 días
Listo para instalar
Licencia
MIT
Revisar antes de instalar: Low GitHub adoption signal

Ajuste de flujo

Usa esta skill en estos escenarios

Ajuste de flujo

Añadir a un flujo completo

Lista de alternativas

Compara antes de instalar

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Resumen

# TrajectoryRL

> **Bittensor Subnet 11** — A reinforcement learning playground that continuously produces state-of-the-art skills for AI agents

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg)](LICENSE) [![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/) [![Bittensor](https://img.shields.io/badge/bittensor-7.0+-green.svg)](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

Compatibilidad de plataforma

pythonFULL

Detalles técnicos

Versión
1.0.0
Licencia
MIT
Última actualización
18 ago 2026
Publicado
27 jul 2026

Frameworks y herramientas

Python

Resumen de decisión

Candidata de respaldo

69
Listo
Prototipo
Etapa

recent repository activity

Auditoría

Revisión de instalación

Revisión de instalación y adopción

79
Requiere revisión
Seguridad
80/100
Mantenimiento
100/100
Instalar
92/100
Abrir auditoría completaVer informe de evaluación

Evidencia probada por Agent

Evidencia probada por Agent

Informes de resultados tras resolver, revisar, instalar y una ejecución limitada.

0
Probado
Needs first agent runAuto-instalación: revisar primeroÚltimo: Desconocido
Tasa de éxito
Fallo reciente
Resultados
0
Calidad de salida
Fallidos
0
No relevante
0
Instalaciones
0
Bloqueado por riesgo
0
Configuración necesaria
0
Producción
0

Aún no hay datos de resultados de Agent. La primera ejecución puede informar éxito, configuración necesaria, bloqueos de riesgo, fallo o irrelevancia mediante /api/agent/outcome.

Instalar

Añadir al flujo de Agent

Gratis y de código abierto. Revisa el informe antes de instalar en Agents de producción.

Bucle de crecimiento

Kit para compartir

X

Borrador basado en un caso para TrajectoryRL, listo para publicar manualmente en X.

Nota del curador
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
Abrir borrador de X
Respuesta opcional con comando de instalación
Listing + install path for TrajectoryRL:
https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl?ref=x

Install: npx skills add trajectoryRL/trajectoryRL

Fuente de la ficha

Indexado por la comunidad

Reclamable

Esta ficha se indexó desde fuentes públicas y no está marcada como oficial hasta que se apruebe una reclamación de mantenedor.

Indexado por
Índice comunitario de OpenAgentSkill

La atribución enlaza al repositorio público o al perfil del creador. Los creadores pueden reclamar la ficha para actualizar las señales de propiedad.

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Reclamación del propietario

Reclamar esta ficha de skill

Esta ficha Indexado por la comunidad se atribuye a trajectoryRL, pero aún no está marcada como oficial. Reclámala para añadir una señal de propietario verificado y hacer más fiables futuras actualizaciones de lanzamiento, instalación y auditoría.

Kit de enlaces para creadores

Añade las insignias de evidencia a tu README

Muestra la ficha canónica, las señales actuales de confianza y auditoría, y evidencia real de Agent-Proven donde los desarrolladores evalúan el repositorio.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/trajectoryrl-trajectoryrl?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/trajectoryrl-trajectoryrl?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/trajectoryrl-trajectoryrl?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/trajectoryrl-trajectoryrl?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/trajectoryrl-trajectoryrl)

Autor

T

trajectoryRL

@trajectoryrl

Afinidad con plataforma

Señales de salud

Estrellas de GitHub
20
Puntuación de calidad
42/100
Último push de GitHub
27 jul 2026
Pistas del framework
1
Vistas de OpenAgentSkill
3
Copias de instalación
0
Clics externos
0

Señal de comunidad

Comparte si este skill resulta útil para tu flujo de Agent. Los comentarios agregados mejoran la clasificación con el tiempo.

Confianza y seguridad

Solo sandbox

65
  • Adopción en GitHub20 estrellas de GitHubCorregir
  • Actividad de stars/forks20 estrellas y 17 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actualesCorregir
  • Mantenimiento reciente26 días desde el último pushAprobado
  • Claridad de licenciaMITAprobado
  • Completitud de README/SKILL.mdLos metadatos incluyen suficiente contexto de uso y flujo de trabajoAprobado
  • Riesgo de dependencias/runtimecommand execution surface, external package install surfaceRevisar