Optimise Skill

Vendort Microsofts SkillOpt/OPRO-Engine, um die Richter-förmige Rubrik eines Skills gegen einen gelabelten Ergebnis-Korpus neu zu trainieren, begrenzt durch eine zurückgehaltene Menge.

von yungbose · yungbose/upskill

Getestet · Funktioniert ★ 9.2/10

Optimise Skill — Vendort Microsofts SkillOpt/OPRO-Engine, um die Richter-förmige Rubrik eines Skills gegen einen gelabelten Ergebnis-Korpus neu zu trainieren, begrenzt durch eine zurückgehaltene Menge.

Was es kann

Ein Entscheidungsrichtlinien-Optimierer für Claude-Skills: Angesichts eines Manifests, eines einzelnen abstimmbaren Rubrikdokuments und eines gelabelten Markdown-Korpus vergangener Entscheidungen führt er die Rollout/Reflect/Edit/Gate-Schleife von SkillOpt aus und befördert nur eine bearbeitete Rubrik, wenn sie die Basislinie bei einer adversariellen zurückgehaltenen Menge streng übertrifft. Löst bei 'train/optimise the <X> rubric' oder dem Befehl /optimise-skill <consumer> aus; explizit außerhalb des Umfangs für die Abstimmung der Trigger-Beschreibung eines Skills, die beim Skill-Ersteller verbleibt. Live-Tuning greift auf die Claude CLI gegen ein Claude Max-Abonnement (oder einen OpenAI-Schlüssel als alternativen Anbieter) zu.

Testbericht

Tatsächlich ausgeführt: scripts/setup.py --apply erstellte einen echten 9-Datei-Optimierungsvertrag (Manifest, Rubrik, Train/Val/Test-Korpus-Verzeichnisse, Holdout-Incident/Reversal-Fixtures, Ledger) für einen Wegwerf-Consumer, validate_manifest.py bestand ihn fehlerfrei, und die vollständige 206-Testsuite bestand sofort mit Stub-Richtern und null LLM-Aufrufen, genau passend zur eigenen verifizierten Behauptung der README. Die Live-LLM-Trainingsschleife selbst wurde nicht ausgeführt, da sie einen echten Claude -p-Abonnementaufruf auslagert.

Getestet am: 2026-07-15 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone https://github.com/yungbose/upskill.git
cd upskill
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r optimise-skill ~/.claude/skills/optimise-skill
pip install -r optimise-skill/requirements.txt  # PyYAML only; live tuning additionally needs the claude CLI + a Claude Max subscription

Befehle & Beispiel-Prompts

/optimise-skillVendort Microsofts SkillOpt/OPRO-Engine, um die Richter-förmige Rubrik eines Skills gegen einen gelabelten Ergebnis-Korpus neu zu trainieren, begrenzt durch eine zurückgehaltene Menge.

Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

train this skill's rubric against our labeled decision corpus
optimize the judge rubric and validate it on a held-out test set
scaffold a new optimisation consumer and run its test suite

Vollständiger Testbericht (Englisch) →