精选理由
做 LLM Agent 开发的团队终于有了实证依据：给智能体塞技能文档比纠结怎么写更管用。建议直接参考这个实验设计来优化自己的 RAG 或工具调用策略。
一篇来自 arXiv 的论文系统研究了技能文档的呈现粒度对大型语言模型智能体任务成功率的影响。实验基于 SkillsBench 基准，包含 30 个领域平衡的任务，测试了 GPT-5.5 和 DeepSeek V4-Flash 两种模型。结果显示，提供技能文档相比无技能条件，任务平均通过率提升 18 到 36 个百分点，效果显著。然而，技能文档的抽象程度（低抽象 vs 高抽象）以及是否包含示例对成功率的影响很小且统计上不显著。该研究表明，技能可用性是关键因素，而呈现细节的调整影响有限且依赖模型。
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一篇来自 arXiv 的论文系统研究了技能文档的呈现粒度对大型语言模型智能体任务成功率的影响。实验基于 SkillsBench 基准，包含 30 个领域平衡的任务，测试了 GPT-5.5 和 DeepSeek V4-Flash 两种模型。结果显示，提供技能文档相比无技能条件，任务平均通过率提升 18 到 36 个百分点，效果显著。然而，技能文档的抽象程度（低抽象 vs 高抽象）以及是否包含示例对成功率的影响很小且统计上不显著。该研究表明，技能可用性是关键因素，而呈现细节的调整影响有限且依赖模型。
Skill documents provide procedural knowledge to large-language-model agents at inference time. This article studies whether the presentation granularity of controlled skill knowledge changes downstream task success. The …