recursive-arena
Combine recursive outer-loop refinement with multi-model arena generation each round. Use when users request recursive arena, multi-LLM consensus with iterative refinement, or recursive plus model-battle workflows.
Informações da origem
- Repositório
- lollipopkit/cc-plugins
- Última atividade na origem
- 14 de março de 2026 às 09:53
- Idioma detectado do SKILL.md
- inglês
- Estrelas
- 7
- Forks
- 0
Opções de instalação
Por padrão, está selecionado o prompt que primeiro revisa a origem. Você pode mudar para um comando direto ou baixar uma cópia local.
Revise os arquivos de origem
Leia o SKILL.md e os arquivos complementares exibidos pelo SkillsMP antes de decidir se vai instalar.
Explorador de arquivos
2 arquivosExibindo SKILL.md
SKILL.md
Instruções da origem · Visualização somente leitura- name
- recursive-arena
- description
- Combine recursive outer-loop refinement with multi-model arena generation each round. Use when users request recursive arena, multi-LLM consensus with iterative refinement, or recursive plus model-battle workflows.
- allowed-tools
- Read, Bash(python:*)
# Recursive-Arena
Use the orchestrator:
`python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/recursive-arena/scripts/recursive_arena.py"`.
## How to run
```bash
python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/recursive-arena/scripts/recursive_arena.py" \
--prompt "<task>" --iters 4 --arena-iters 3 --json
```
Common flags: `--max-judges`, `--temperature`, `--max-tokens`, `--timeout`.
## Iteration Loop
For each outer iteration:
1. Run `multi-model` to generate a best candidate.
2. Use judge summaries as critique input.
3. Refine the prompt with the current best answer.
4. Keep the global best by score and continue.
## Configuration
Reuses `multi-model` `.env` configuration:
- `ARENA_MODELS`
- `ARENA_OPENAI_BASE_URL` or `ARENA_PROVIDER_<NAME>_BASE_URL`
- Optional API keys (`ARENA_OPENAI_API_KEY`, `ARENA_PROVIDER_<NAME>_API_KEY`)
Optional orchestration env:
- `RLM_ARENA_ARENA_ITERS` default inner arena iterations
- `RLM_ARENA_MAX_JUDGES` default judge cap
## Output and Safety
- Final answer is the best outer-iteration result.
- When useful, show a compact evolution table:
- `iteration`
- `winner_model_id` (numeric ID only)
- `avg_judge_score`
- `refinement_applied`
- Never disclose provider/model names.
- Never print secrets from `.env`.
Ver no GitHub