agent-sona-learning-optimizer 是介绍 SONA 任务反馈优化的 Skill。它记录任务轨迹和结果，结合相似模式、低秩调整与持续学习机制，尝试改进策略及模型路由。
先有稳定评价，才能知道这次改变是否更好；“执行成功”要由实际成果支持，而非把挂钩参数写为 true。旧经验也需核对应任务、模型和数据条件。
原文给了总体与分领域收益数字，但口径和范围不同，不能混成每项都会提升相同百分比。延迟还要分单次操作与整条链路，记忆保护机制也不等于完全不会遗忘。本文没有微调或改路由，详细整合指南未展开，实际收益需要对照验证。