SkillOpt от Microsoft: навыки ИИ-агентов переносятся между Codex и Claude Code без дообучения

Группа исследователей из Microsoft, Шанхайского университета Цзяо Тун, Тунцзи и Фудань представила SkillOpt — метод оптимизации навыков для ИИ-агентов в текстовом пространстве. SkillOpt обучает один документ с описанием навыка на естественном языке, при этом целевая модель остаётся замороженной. Оптимизатор читает результаты прогонов и предлагает ограниченные правки (добавление, удаление, замена), а специальная проверочная выборка принимает изменение только при строгом улучшении счёта. Итоговый артефакт — один файл best_skill.md.

Ключевой результат: навык, оптимизированный на одной модели, можно перенести на другую без дополнительного обучения. В таблицах переноса сравниваются три сценария: базовый (без навыка), прямой (SkillOpt обучен на той же целевой модели) и перенесённый (навык, обученный на другой модели). Полезное сравнение — не перенесённый против прямого, а какая доля прироста сохраняется при переносе. Эксперименты показали, что перенос между Codex и Claude Code даёт высокое сохранение эффективности, что открывает путь к универсальным навыкам для разных моделей.