# Введение

> Что такое Skynet, что он оптимизирует и с чего начать.

Skynet улучшает артефакт, который у вас уже есть. Вы задаёте исходную версию, набор примеров и метрику. Skynet предлагает новые версии, запускает каждую из них на ваших примерах, оценивает результат вашей метрикой и сохраняет лучшую версию.

## Что оптимизирует Skynet

Skynet работает с четырьмя видами артефактов:

| Вид артефакта | Что меняется                                                   |
| ------------- | -------------------------------------------------------------- |
| Промпт        | Текст промпта                                                  |
| Код           | Исходный код                                                   |
| Программа DSPy | Инструкции предикторов в `dspy.Module`                        |
| Текст         | Любой другой текст, например документ или конфигурация         |

Все запуски используют один и тот же контракт. Ваш код запуска определяет `run(artifact, input)`. Ваша метрика определяет `score(input, output, expected=None)`. Метрика возвращает оценку и текстовую обратную связь. Оптимизатор читает обратную связь, чтобы сделать следующую версию лучше.

> [!NOTE]
> Код запуска и метрика выполняются в песочнице, в отдельных процессах. Код запуска не видит исходный код метрики и ожидаемые значения.

## Один продукт, много движков

Skynet — это Optimize Anything. Вид артефакта определяет, какие движки могут с ним работать:

- Артефакты Промпт, Код и Текст используют нативные движки: GEPA, Best-of-N, Meta-Harness, AutoResearch, AutoSaddler и ShinkaEvolve.
- Артефакты Программа DSPy используют оптимизаторы DSPy: DSPy GEPA, DSPy MIPROv2 и DSPy BootstrapFewShot.

**Auto** выбирает за вас. Для программы DSPy Auto использует DSPy GEPA. Для остальных видов артефактов Auto сочетает пять нативных движков. Прочитайте [Как работает оптимизация](/docs/ru/concepts/optimization) и [Движки](/docs/ru/concepts/engines).

## Как проходит запуск

1. Вы описываете задачу и задаёте исходную версию.
2. Вы передаёте примеры. Skynet делит их на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
3. Вы выбираете оптимизатор, модели и бюджет.
4. Вы пишете код запуска и метрику. Проверка контракта запускает их на нескольких примерах.
5. Skynet выполняет оптимизацию и показывает результаты.

Skynet выбирает версии на валидационных примерах. Итоговую оценку он сообщает на тестовых примерах. Движки никогда не видят тестовые примеры.

## С чего начать

| Если вы хотите                       | Прочитайте                                            |
| ------------------------------------ | ----------------------------------------------------- |
| Начать первый запуск                 | [Быстрый старт](/docs/ru/quickstart)                     |
| Понять, как работает оптимизация     | [Как работает оптимизация](/docs/ru/concepts/optimization) |
| Выбрать движок                       | [Движки](/docs/ru/concepts/engines)                      |
| Подготовить данные                   | [Наборы данных и разбиение](/docs/ru/concepts/datasets)  |
| Написать метрику                     | [Метрики и оценщики](/docs/ru/concepts/scorers)          |
| Заполнить мастер                     | [Запуск через мастер](/docs/ru/guides/submit)            |
| Прочитать результаты                 | [Чтение результатов](/docs/ru/guides/results)            |
| Разобраться в стоимости              | [Бюджеты и оплата](/docs/ru/concepts/billing)            |
| Использовать Skynet из агента        | [MCP](/docs/ru/mcp)                                      |
| Вызывать Skynet из кода              | [API](/docs/ru/api)                                      |
| Проверить лимиты                     | [Лимиты](/docs/ru/limits)                                |

> [!TIP]
> Начните с небольшого набора данных и настроек по умолчанию. Делайте обратную связь метрики конкретной. Хорошая обратная связь даёт оптимизатору больше информации, чем одна оценка.

---

Source: https://staging.skynetml.com/docs/ru