14:31宝玉@dotey精选SkillsBench测试显示,模型自生成的Skill平均比无Skill基线低1.3个百分点,而专家策划的Skill显著提升通过率。作者经验建议Skill应聚焦核心,仅包含两三个文件,而不是百科全书式。在软件工程领域Skill仅提升4.5分,但在医疗保健领域飙升51.9分,提示瞄准模型薄弱领域。同时需要在不同Agent(如Codex、Claude Code)中测试兼容性。技巧Skill提示词工程SkillsBench智能体最佳实践推荐理由:别让AI自己写Skill,效果反而更差。人指挥AI写、小而精、针对弱项,才是真管用。原文
05:52elvis@omarsar0精选论文SkillComposer解决了编程Agent技能库选择瓶颈问题。传统方法将技能选择视为独立决策,而SkillComposer通过约束自回归解码器同时决策技能种类、数量和顺序。在SkillsBench上,结合GPT-5.2-Codex和Gemini-3-Pro-Preview,pass率分别提升23.1和18.2个百分点,超越top-3检索方法,并以更低提示词成本接近金标准技能上限。论文发表于arXiv:2606.32025。论文SkillComposerGPT-5.2-CodexGemini-3-Pro-PreviewSkillsBench智能体推荐理由:编程Agent技能选不好?这篇论文用自回归解码一次搞定技能组合和顺序,在SkillsBench上直接涨了18到23个点,比传统检索还省token。原文