SkillOpt
SkillOpt est un optimiseur d'espace texte qui entraîne des compétences en langage naturel réutilisables pour des agents LLM gelés grâce à des modifications basées sur des trajectoires, des mises à jour validées et des artefacts best_skill.md déployables.
Entraînez des agents IA pour améliorer leurs compétences linguistiques en utilisant des méthodes d'apprentissage structuré sans changer leur programmation de base.
Depuis le README
pip install -e ".[webui]" python -m skillopt_webui.app
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentSkillOpt est un optimiseur d'espace texte qui entraîne des compétences en langage naturel réutilisables pour des agents LLM gelés grâce à des modifications basées sur des trajectoires, des mises à jour validées et des artefacts best_skill.md déployables.
SkillOpt compte 16.5k étoiles sur GitHub. Il a été forké 1.6k fois. SkillOpt est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2026. SkillOpt est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : agent-skills, self-evolving-agents.
Qu'est-ce que SkillOpt ?
SkillOpt est un optimiseur d'espace texte qui entraîne des compétences en langage naturel réutilisables pour des agents LLM gelés grâce à des modifications basées sur des trajectoires, des mises à jour validées et des artefacts best_skill.md déployables.
SkillOpt est-il open source ?
SkillOpt est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
SkillOpt est-il gratuit ?
Oui. SkillOpt est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est SkillOpt ?
SkillOpt est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage SkillOpt est-il écrit ?
SkillOpt est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/microsoft-skillopt.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.