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一款 Python 文本空间优化器，无需修改模型权重，通过验证门控的编辑训练可复用的自然语言技能文档。

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这是什么？

SkillOpt 把智能体的技能文档当作冻结模型的可训练状态。独立的优化模型读取智能体的评分执行轨迹，对单个技能文件提出有界的新增、删除或替换编辑。只有当候选编辑在留出的验证集上提升分数时才会被保留，同时通过被拒编辑缓冲区和按轮次的元更新保持训练稳定。

最终产出是一个通常 300 到 2000 个 token 的 best_skill.md 文件，与未修改的目标模型一起部署，部署时无需额外的推理调用。项目内置多个基准测试，支持 OpenAI、Azure、Claude、Qwen 等多种模型后端，并可与 Codex CLI、Claude Code 等执行框架集成。可选的 WebUI 仪表盘用于监控训练过程，SkillOpt-Sleep 命令行工具则可每晚回顾历史会话并固化已验证的技能。

项目可通过 PyPI 以 skillopt 包名安装，采用 MIT 许可证。

核心功能

  • 01通过对评分执行轨迹提出的新增、删除、替换编辑来训练单个技能文档。
  • 02仅当编辑在留出验证集上严格提升分数时才会被接受。
  • 03输出可直接部署的 best_skill.md，部署时不增加推理调用。
  • 04支持 OpenAI、Azure、Claude、Qwen 及 OpenAI 兼容接口等多种模型后端。
  • 05可与 Codex CLI、Claude Code 等执行框架集成。
  • 06提供可选的 WebUI 仪表盘监控训练过程。

适用场景

  • 在不微调模型的前提下，改进 LLM 智能体执行固定任务时遵循的指令。
  • 评估技能文档能为某个目标模型带来多大的准确率提升。
  • 将优化后的技能文件迁移到不同模型版本或编码智能体框架中。
  • 为本地编码智能体提供每晚离线的技能迭代优化。

快速上手

  1. 1

    从 PyPI 安装该包

    pip install skillopt
  2. 2

    阅读版本化文档以了解配置和训练命令

使用前须知

  • 训练需要访问目标大模型后端，因此需要模型 API 或 Claude Code、Codex 等执行环境。
  • 安装、数据准备和训练细节位于外部文档中，而非 README 本身。

收录于专题

AI Agent 技能包

标签

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

常见问题

SkillOpt 是什么？
一款 Python 文本空间优化器，无需修改模型权重，通过验证门控的编辑训练可复用的自然语言技能文档。 SkillOpt 把智能体的技能文档当作冻结模型的可训练状态。独立的优化模型读取智能体的评分执行轨迹，对单个技能文件提出有界的新增、删除或替换编辑。只有当候选编辑在留出的验证集上提升分数时才会被保留，同时通过被拒编辑缓冲区和按轮次的元更新保持训练稳定。
SkillOpt 可以免费使用吗？用的什么许可证？
SkillOpt 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
SkillOpt 还在维护吗？
活跃维护中。SkillOpt 最近一次提交是在 2026年11月5日。
SkillOpt 适合用来做什么？
在不微调模型的前提下，改进 LLM 智能体执行固定任务时遵循的指令。 评估技能文档能为某个目标模型带来多大的准确率提升。 将优化后的技能文件迁移到不同模型版本或编码智能体框架中。 为本地编码智能体提供每晚离线的技能迭代优化。
SkillOpt 怎么安装和运行？
从 PyPI 安装该包: pip install skillopt 阅读版本化文档以了解配置和训练命令
在哪里获取 SkillOpt？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/microsoft/SkillOpt

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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