skillopt

SkillOpt는 자연어 스킬 문서를 고정된 LLM 에이전트의 훈련 가능한 상태로 취급합니다. 별도의 옵티마이저 모델이 점수가 매겨진 에이전트 궤적을 검토하고 단일 Markdown 스킬 파일에 대한 제한된 추가, 삭제 및 교체 편집을 제안합니다. 기본 논문 스타일 워크플로에서는 보류된 검증 점수를 향상시킬 때만 후보가 수락됩니다. 프레임워크는 또한 텍스트 학습률 예산, 거부된 편집 버퍼, 그리고 수정을 더 안정적으로 만들기 위한 에폭 수준의 느린 또는 메타 업데이트를 제공합니다. 출력물은 일반적으로 간결하다고 설명되는 재사용 가능한 best_skill.md 아티팩트로, 변경되지 않은 대상 모델과 추가 추론 시간 옵티마이저 호출 없이 배포할 수 있습니다. 훈련 루프는 롤아웃, 반영, 집계, 선택, 업데이트 및 평가를 포함합니다. 이 패키지는 OpenAI, Azure, Claude, Qwen, MiniMax, OpenAI 호환 서비스, Codex, Claude Code, Copilot 및 Cursor 대상을 포함한 여러 채팅 및 실행 백엔드를 지원합니다. 6개의 내장 벤치마크를 포함하며 새로운 백엔드 및 벤치마크 환경을 추가하기 위한 어댑터 패턴을 정의합니다. 선택적 WebUI는 모니터링 대시보드를 제공하며, 주요 도구는 Python 및 CLI를 통해 사용할 수 있습니다. 버전 0.2.0은 SkillOpt-Sleep을 도입합니다. 이는 야간 오프라인 자체 진화 흐름으로, 과거 세션을 수집하고 반복 작업을 마이닝하며 이를 재생하고 보류 게이트 뒤에서 검증된 스킬을 통합합니다. 저장소에는 Claude Code, Codex, Copilot 및 Devin을 위한 통합 셸과 OpenClaw 참조 어댑터도 포함되어 있습니다. 이러한 통합 파일 중 일부는 PyPI 휠 외부에 있습니다. SkillOpt는 Python 3.10 이상이 필요하며 PyPI에서 설치됩니다. 문서는 설정, 데이터 준비, 훈련 및 평가 명령, 구성, 백엔드 계약, 벤치마크 어댑터 및 프레임워크 내부를 다룹니다.