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Eval-driven skill optimizer: runs a skill repeatedly, scores outputs against binary evals, mutates the prompt via structured edits, and keeps only changes that improve a held-out validation score (cross-model optimizer/target, three-way splits, golden cases, checkpoint resume). Use when: optimize/improve this skill, make this skill better, run autoresearch …

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