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Microsoft 论文提出 CASD：用编码智能体分析全量轨迹日志优化提示词，并报告在多基准优于 GEPA 和 SkillOpt
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事实说明
作者介绍并推荐一篇来自 Microsoft 的提示优化论文：CASD 让现成编码智能体读取全量轨迹日志、做统计并找出重复失败模式、阅读代表性片段，再把发现写成单条提示词规则；无需环境访问和验证数据。作者称该方法在提示优化上击败 GEPA，论文报告在 ALFWorld、tau2-bench retail/telecom 和 Spreadsheet Bench-Verified 上单次优化平均把未优化基线提升 16.6 分，而 GEPA 提升 10.9 分、SkillOpt 提升 5.3 分；每个优化提示词约 1.60 美元，比 validation-gated search 便宜超过 22 倍。
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月25日
- X：DAIR.AI (@dair_ai)微软提出 CASD：用编码代理分析轨迹日志做提示词优化，平均提升 16.6 分
微软论文《Coding Agents are Strong Prompt Optimizers》提出 Coding-Agent Skill Distillation（CASD），让现成编码代理读取完整智能体轨迹日志，自行编写分析代码统计失败模式并将发现写成规则提示词，无需环境访问和验证数据。
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