Framework open source que cria e aprimora automaticamente skills reutilizáveis e prompts para agentes de programação, aprendendo com tentativas malsucedidas.
1,3 mil+8 esta semana133PythonApache-2.0Atualizado há 13 dias
microsoft/SkillOpt
Um otimizador em Python que treina documentos de skills reutilizáveis em linguagem natural para agentes LLM congelados, com edições validadas em vez de atualizações de pesos.
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- Último commit
- há 8 horas
O que é?
O SkillOpt trata o documento de skills de um agente como o estado treinável de um modelo congelado. Um modelo otimizador separado lê execuções do agente com pontuações e propõe edições limitadas — adicionar, excluir ou substituir conteúdo — em um único arquivo de skills. Uma edição candidata só é mantida quando melhora a pontuação em um conjunto de validação reservado; um buffer de edições rejeitadas e atualizações de metanível por época ajudam a manter o treinamento estável.
O resultado é um arquivo compacto best_skill.md, normalmente com 300 a 2.000 tokens, implantado junto ao modelo de destino, que permanece inalterado. O projeto inclui benchmarks integrados, suporte a vários backends de modelo, como OpenAI, Azure, Claude e Qwen, e integração com ambientes de execução, incluindo Codex CLI e Claude Code. Um dashboard WebUI opcional monitora as execuções de treinamento, e uma CLI noturna, SkillOpt-Sleep, revisa sessões anteriores e consolida skills validadas.
O projeto pode ser instalado pelo PyPI como skillopt e é publicado sob a licença MIT.
Recursos principais
- 01Treina um único documento de skills com edições de adição, exclusão e substituição propostas a partir de execuções com pontuação.
- 02Aceita edições somente quando elas melhoram estritamente a pontuação em um conjunto de validação reservado.
- 03Gera um best_skill.md pronto para implantação, sem adicionar chamadas ao modelo durante a inferência.
- 04Oferece suporte a vários backends, incluindo OpenAI, Azure, Claude, Qwen e endpoints compatíveis com OpenAI.
- 05Integra-se aos ambientes de execução Codex CLI e Claude Code.
- 06Oferece um dashboard WebUI opcional para monitorar o treinamento.
Casos de uso
- Melhorar as instruções seguidas por um agente LLM em uma tarefa fixa, sem fazer fine-tuning do modelo.
- Avaliar quanto um documento de skills pode aumentar a precisão de determinado modelo de destino.
- Transferir um arquivo de skills otimizado entre versões de modelo ou ambientes de execução de agentes de programação.
- Executar o refinamento offline noturno de skills para agentes de programação locais.
Início rápido
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Instale o pacote pelo PyPI
pip install skillopt - 2
Leia a documentação da versão correspondente para consultar a configuração e os comandos de treinamento
Antes de usar
- O treinamento é executado em backends de LLM de destino, então você precisa ter acesso a APIs de modelos ou a harnesses como Claude Code ou Codex.
- Os detalhes de instalação, preparação de dados e treinamento estão na documentação externa, não no próprio README.
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Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é SkillOpt?
- Um otimizador em Python que treina documentos de skills reutilizáveis em linguagem natural para agentes LLM congelados, com edições validadas em vez de atualizações de pesos. O SkillOpt trata o documento de skills de um agente como o estado treinável de um modelo congelado. Um modelo otimizador separado lê execuções do agente com pontuações e propõe edições limitadas — adicionar, excluir ou substituir conteúdo — em um único arquivo de skills. Uma edição candidata só é mantida quando melhora a pontuação em um conjunto de validação reservado; um buffer de edições rejeitadas e atualizações de metanível por época ajudam a manter o treinamento estável.
- SkillOpt é gratuito? Qual é a licença?
- SkillOpt é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- SkillOpt ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de SkillOpt foi em 7 de nov. de 2026.
- Para que posso usar SkillOpt?
- Melhorar as instruções seguidas por um agente LLM em uma tarefa fixa, sem fazer fine-tuning do modelo. Avaliar quanto um documento de skills pode aumentar a precisão de determinado modelo de destino. Transferir um arquivo de skills otimizado entre versões de modelo ou ambientes de execução de agentes de programação. Executar o refinamento offline noturno de skills para agentes de programação locais.
- Como instalar SkillOpt?
- Instale o pacote pelo PyPI: pip install skillopt Leia a documentação da versão correspondente para consultar a configuração e os comandos de treinamento
- Onde consigo SkillOpt?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/microsoft/SkillOpt
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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