<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Prompt-Optimization on MLLog.dev</title><link>https://mllog.dev/pl/tags/prompt-optimization/</link><description>Recent content in Prompt-Optimization on MLLog.dev</description><image><title>MLLog.dev</title><url>https://mllog.dev/images/default_mllog.png</url><link>https://mllog.dev/images/default_mllog.png</link></image><generator>Hugo -- 0.147.9</generator><language>pl</language><lastBuildDate>Fri, 29 May 2026 08:00:00 +0100</lastBuildDate><atom:link href="https://mllog.dev/pl/tags/prompt-optimization/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>SkillOpt: Jak wytrenować umiejętności agenta AI bez dotykania modelu</title><link>https://mllog.dev/pl/posts/skillopt-text-space-optimizer-agent-skills/</link><pubDate>Fri, 29 May 2026 08:00:00 +0100</pubDate><guid>https://mllog.dev/pl/posts/skillopt-text-space-optimizer-agent-skills/</guid><description>SkillOpt stosuje pełną dyscyplinę deep learningu - ograniczone budżety edycji, bramkę walidacyjną, pamięć odrzuconych zmian - do dokumentów skill w języku naturalnym, poprawiając zamrożone LLM-y o nawet +39 punktów w 52/52 ewaluowanych komórkach.</description></item></channel></rss>