Задача: работа с текстом навыков. Сохранённый источник.
Когда выбирать: Подбор текста навыка по результатам повторяемых задач.
Подготовка: SkillOpt нужен для экспериментов с известной проверкой результата. Оптимизация может запускать платные запросы.
Подключение:
В отдельном Python-окружении установите skillopt по README. Подготовьте набор задач, исходный навык и поддерживаемый backend.
Первый опыт: Сравните исходный и изменённый навык на задачах, которые не участвовали в подборе. Учитывайте стоимость всей оптимизации.
Удаление: Верните исходный навык. Удалите экспериментальное окружение, сохранив измерения.
Промпт: Подключить SkillOpt под задачу
Особенности инструмента
Оптимизация текста навыка по оценённым попыткам с отдельной проверочной выборкой. Веса модели не меняются. Есть SkillOpt-Sleep и интеграционные оболочки Codex, распространяемые в репозитории, а не только PyPI. MIT. Нужны подготовленные данные и измерение качества, журнал сессий может содержать личную информацию. Не гарантирует улучшение любого навыка за одну ночь.
Первичный источник. Проверка 8 октября 2026.