微软和上交、同济、复旦发了篇 SkillOpt 论文 （arxiv.org/pdf/2605.23904） ，一定要去看看
完全颠覆了训练模型的思路，不碰模型权重，只优化 skill.md。
训练方式就是跑任务 → 翻车了改规则 → 验证通过才接受。相当于不改造厨师，只死磕菜谱。
对做 AI Agent 的应该会感兴趣。
- 普通电脑跑脚本就行，只付 API 费，不烧 GPU
- 优化完的 skill.md 直接丢给模型用，零额外开销
- 改流程几分钟生效，不用等微调排期
效果还挺好， GPT-5.5 平均涨 23.5 分，6 个 benchmark（基准测试） 全拿第一。
开源地址： https://github.com/microsoft/SkillOpt
