@Yangtze_Seventh: 新的论文来了，算法团队非常之高产！ 来简单介绍一下。现在在 GitHhb 上你可以搜到各种各样的 skills，每一个看起来效果也都不错，然后star收藏，很少会有真正使用下来的。 有一些 skills 下载下来，使用也不是总有很好的效果…

X AI KOLs Timeline 论文
llm-agents skills benchmark open-source research evaluation

摘要

这篇论文爬取约82.1万个公开技能并精选为96,401个，在多个基准与测试框架上评估，最大综合增益达+7.5pp，并发布SkillHub供用户直接使用。

新的论文来了，算法团队非常之高产！ 来简单介绍一下。现在在 GitHhb 上你可以搜到各种各样的 skills，每一个看起来效果也都不错，然后star收藏，很少会有真正使用下来的。 有一些 skills 下载下来，使用也不是总有很好的效果，会踩很多坑。 这篇论文的工作就是爬取了约 821K 个公开技能，并将其精选为 96,401 个。然后在 3 个基准、2 个测试框架和 2 个开放主干上测试了完整的能力。 提升了所有三个基准，其中在 SkillsBench 上的最大综合增益为 +7.5pp。 我们帮助大家做了测评、筛选的工作，而大家只需要去使用就好，无需抱着踩坑的心态试用。 对学术感兴趣的欢迎阅读论文，想直接使用的就直接去 SkillHub即可！
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缓存时间: 2026/08/03 23:54

新的论文来了，算法团队非常之高产！

来简单介绍一下。现在在 GitHhb 上你可以搜到各种各样的 skills，每一个看起来效果也都不错，然后star收藏，很少会有真正使用下来的。

有一些 skills 下载下来，使用也不是总有很好的效果，会踩很多坑。

这篇论文的工作就是爬取了约 821K 个公开技能，并将其精选为 96,401 个。然后在 3 个基准、2 个测试框架和 2 个开放主干上测试了完整的能力。

提升了所有三个基准，其中在 SkillsBench 上的最大综合增益为 +7.5pp。

我们帮助大家做了测评、筛选的工作，而大家只需要去使用就好，无需抱着踩坑的心态试用。

对学术感兴趣的欢迎阅读论文，想直接使用的就直接去 SkillHub即可！

EverMind (@evermind): Yet another paper.

This time, we asked a practical question: Do public SKILL.md files actually make agents better? The open skill ecosystem has a quality problem.

The hard part isn’t finding more skills. It’s knowing which ones are unique, useful, safe, permissively licensed,

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作者开发了一个名为“饕餮.skill”的开源工具，可以自动分析两个AI Skill之间的差异，提取参考Skill的优势模式并用目标Skill的技术栈重新实现，实现Skill的持续进化。文章讨论了Skill生态的问题和设计哲学。