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가중치를 업데이트하는 대신 검증 점수로 편집을 선별해, 고정된 LLM 에이전트용 재사용 가능한 자연어 스킬 문서를 학습하는 Python 옵티마이저입니다.

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14시간 전

어떤 프로젝트인가요?

SkillOpt는 에이전트의 스킬 문서를 고정된 모델의 학습 가능한 상태로 취급합니다. 별도의 옵티마이저 모델이 에이전트의 점수가 매겨진 롤아웃을 읽고, 단일 스킬 파일에 추가·삭제·교체 편집을 제한된 범위에서 제안합니다. 편집 후보는 홀드아웃 검증 점수를 높일 때만 채택되며, 거부된 편집을 보관하는 버퍼와 에포크 단위 메타 업데이트를 통해 학습을 안정적으로 유지합니다.

결과물은 일반적으로 300~2,000토큰 분량의 간결한 best_skill.md 파일이며, 변경되지 않은 대상 모델과 함께 배포합니다. 프로젝트에는 기본 벤치마크, OpenAI, Azure, Claude, Qwen 등 여러 모델 백엔드 지원, Codex CLI와 Claude Code를 비롯한 실행 하네스와의 통합 기능이 포함됩니다. 선택 사항인 WebUI 대시보드로 학습 실행을 모니터링할 수 있으며, 야간에 실행되는 SkillOpt-Sleep CLI는 이전 세션을 검토하고 검증된 스킬을 통합합니다.

이 프로젝트는 PyPI에서 skillopt 패키지로 설치할 수 있으며 MIT 라이선스로 배포됩니다.

핵심 기능

  • 01점수가 매겨진 롤아웃을 바탕으로 제안된 추가·삭제·교체 편집을 통해 단일 스킬 문서를 학습합니다.
  • 02홀드아웃 검증 점수를 엄격하게 높이는 편집만 채택합니다.
  • 03추론 시 모델 호출을 추가하지 않고 배포할 수 있는 best_skill.md를 출력합니다.
  • 04OpenAI, Azure, Claude, Qwen 및 OpenAI 호환 엔드포인트를 포함한 여러 백엔드를 지원합니다.
  • 05Codex CLI 및 Claude Code 실행 하네스와 통합됩니다.
  • 06학습 모니터링을 위한 선택 사항인 WebUI 대시보드를 제공합니다.

활용 사례

  • 모델을 파인튜닝하지 않고 고정된 작업에서 LLM 에이전트가 따르는 지침을 개선하는 경우.
  • 특정 대상 모델에서 스킬 문서가 정확도를 얼마나 높이는지 벤치마킹하는 경우.
  • 최적화된 스킬 파일을 모델 버전이나 코딩 에이전트 하네스 간에 옮겨 사용하는 경우.
  • 로컬 코딩 에이전트의 스킬을 야간에 오프라인으로 개선하는 경우.

빠른 시작

  1. 1

    PyPI에서 패키지 설치하기

    pip install skillopt
  2. 2

    설정 및 학습 명령에 관한 버전별 문서 읽기

사용 전 알아둘 점

  • 학습은 대상 LLM 백엔드에서 실행되므로 Claude Code나 Codex 같은 모델 API 또는 하네스에 액세스할 수 있어야 합니다.
  • 설치, 데이터 준비 및 학습에 관한 자세한 내용은 README가 아닌 외부 문서에 있습니다.

포함된 컬렉션

AI 에이전트 스킬 라이브러리

토픽

#agent-skills#llm-agents#prompt-optimization#self-evolving-agents#evaluation#python

자주 묻는 질문

SkillOpt은(는) 무엇인가요?
가중치를 업데이트하는 대신 검증 점수로 편집을 선별해, 고정된 LLM 에이전트용 재사용 가능한 자연어 스킬 문서를 학습하는 Python 옵티마이저입니다. SkillOpt는 에이전트의 스킬 문서를 고정된 모델의 학습 가능한 상태로 취급합니다. 별도의 옵티마이저 모델이 에이전트의 점수가 매겨진 롤아웃을 읽고, 단일 스킬 파일에 추가·삭제·교체 편집을 제한된 범위에서 제안합니다. 편집 후보는 홀드아웃 검증 점수를 높일 때만 채택되며, 거부된 편집을 보관하는 버퍼와 에포크 단위 메타 업데이트를 통해 학습을 안정적으로 유지합니다.
SkillOpt은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
SkillOpt은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
SkillOpt은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. SkillOpt의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
SkillOpt은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
모델을 파인튜닝하지 않고 고정된 작업에서 LLM 에이전트가 따르는 지침을 개선하는 경우. 특정 대상 모델에서 스킬 문서가 정확도를 얼마나 높이는지 벤치마킹하는 경우. 최적화된 스킬 파일을 모델 버전이나 코딩 에이전트 하네스 간에 옮겨 사용하는 경우. 로컬 코딩 에이전트의 스킬을 야간에 오프라인으로 개선하는 경우.
SkillOpt는 어떻게 설치하나요?
PyPI에서 패키지 설치하기: pip install skillopt 설정 및 학습 명령에 관한 버전별 문서 읽기
SkillOpt은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/microsoft/SkillOpt

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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