इस प्रोजेक्ट के बारे में

SkillOpt एक पायथन फ्रेमवर्क है जो प्राकृतिक भाषा (natural language) में लिखे गए कौशल दस्तावेजों को ट्रेनिंग योग्य स्थिति मानता है, जबकि LLM एजेंट (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) के बाकी हिस्से स्थिर रहते हैं। एक अलग 'ऑप्टिमाइज़र' मॉडल एजेंट के व्यवहार को स्कोर करता है और एक एकल Markdown फ़ाइल में सीमित संख्या में बदलाव (add, delete, replace) का सुझाव देता है। परंपरागत पेपर-शैली में, इन बदलावों को तभी स्वीकार किया जाता है जब वे एक अलग सेट (held-out validation) पर स्कोर में सुधार करते हैं। फ्रेमवर्क में एक 'लर्निंग रेट' (टेक्स्टुअल), अस्वीकृत संपादनों के लिए बफर, और एपॉच-स्तरीय धीमी/मेटा अपडेट भी शामिल हैं, ताकि संशोधन अधिक स्थिर रहे। आउटपुट 'best_skill.md' नामक एक फ़ाइल है, जो आमतौर पर छोटी होती है और इसे मूल मॉडल के साथ तैनात किया जा सकता है, बिना किसी अतिरिक्त कम्प्यूटेशनल लागत के। ट्रेनिंग लूप में कई चरण होते हैं: रोलआउट (एजेंट को चलाना), रिफ्लेक्शन (आत्म-मूल्यांकन), एग्रीगेशन (एकत्रीकरण), चयन, अपडेट और मूल्यांकन। यह पैकेज कई चैट और निष्पादन बैकएंड को सपोर्ट करता है, जिनमें OpenAI, Azure, Claude, Qwen, MiniMax जैसे कई मॉडल शामिल हैं। इसमें छह बिल्ट-इन बेंचमार्क (बेंचमार्क) हैं और नए बैकएंड तथा बेंचमार्क जोड़ने के लिए एडॉप्टर पैटर्न प्रदान करता है। एक वैकल्पिक WebUI मॉनिटरिंग के लिए उपलब्ध है, जबकि मुख्य उपकरण पायथन और CLI के ज़रिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं। वर्जन 0.2.0 में 'SkillOpt-Sleep' नामक एक नई सुविधा शामिल है, जो रात भर ऑफलाइन आत्म-विकास करती है: यह पिछले सत्रों से डेटा एकत्रित करती है, पुनरावर्ती कार्यों को खोजती है, उन्हें फिर से चलाती है, और मान्य कौशल को सहेजती है। रिपॉजिटरी में Claude Code, Codex, Copilot और Devin के लिए इंटीग्रेशन शेल भी हैं, साथ ही OpenClaw के लिए एक रेफरेंस एडॉप्टर भी है। कुछ इंटीग्रेशन फाइलें PyPI व्हील (पायथन पैकेज) के बाहर हैं। SkillOpt के लिए Python 3.10 या उससे ऊपर की आवश्यकता है और इसे PyPI से इंस्टॉल किया जा सकता है। दस्तावेज़ में सेटअप, डेटा तैयारी, ट्रेनिंग/इवैल्यूएशन कमांड, कॉन्फ़िगरेशन, बैकएंड कॉन्ट्रैक्ट, बेंचमार्क एडॉप्टर और फ्रेमवर्क के आंतरिक हिस्सों के बारे में जानकारी है।