O GitHub já tem milhões de repositórios cheios de conhecimento processual. O trabalho apresenta uma estrutura para extrair habilidades de agentes diretamente de repositórios de código aberto. O pipeline analisa a estrutura do repositório, identifica conhecimento processual através de recuperação densa e traduz isso para o formato padronizado SKILL.md com uma arquitetura de divulgação progressiva, para que os agentes possam descobrir milhares de habilidades sem degradação da janela de contexto. A autoria manual de habilidades de agentes não escala. A extração automatizada alcançou ganhos de 40% na eficiência de transferência de conhecimento, mantendo a qualidade elaborada por humanos. Ainda é cedo para isso, e mais trabalho é necessário para que habilidades auto-descobertas e auto-melhoradas funcionem bem em escala. À medida que o ecossistema de habilidades de agentes cresce, a mineração de repositórios existentes pode desbloquear a aquisição de capacidades escaláveis sem a necessidade de re-treinar modelos. Artigo: Aprenda a construir agentes de IA eficazes na nossa academia: