طوّر باحثون من جامعة شنغهاي جياو تونغ، وجامعة تونغجي، وجامعة فودان، وشركة مايكروسوفت أداة SkillOpt، وهي مُحسِّن في الفضاء النصي يدرب وثائق مهارات بلغة طبيعية مع إبقاء النموذج المستهدف ثابتاً. يستخدم النظام نموذج محسّن لاقتراح تعديلات محدودة بناءً على تقييمات التنفيذات، ويصدّر النتيجة كملف `best_skill.md` واحد.
- المهارات المدربة على GPT-5.4 تنتقل إلى المتغيرات الأصغر بمعدلات احتفاظ تتراوح بين 16% و82% من المكاسب ضمن المجال.
- مهارة مُحسَّنة في Codex رفعت درجة Claude Code في SpreadsheetBench من 22.1 إلى 81.8، متجاوزةً قليلاً الدرجة 80.4 التي تحقّقت بالتدريب مباشرةً على Claude Code.
- كان النقل عبر المنصات لـ LiveMath غير متماثل، مع احتفاظ بنسبة 10% فقط عند الانتقال من Codex إلى Claude Code.
- يتراوح حجم الأداة بين 379 و1,995 رمزاً، مُكوَّنة من تعديل واحد إلى أربعة مقبولة، ولا تضيف أي استدعاءات أثناء الاستدلال عند النشر.
يتيح التنسيق المشترك `best_skill.md` نقل المهارات الإجرائية عبر واجهات برمجة التطبيقات المختلفة للأدوات، مما يتيح التحسين في البيئة الأقل تكلفة للنشر في بيئة أخرى.