GitHub sudah memiliki jutaan repositori yang penuh dengan pengetahuan prosedural. Pekerjaan ini memperkenalkan kerangka kerja untuk mengekstrak keterampilan agen langsung dari repositori sumber terbuka. Alur menganalisis struktur repo, mengidentifikasi pengetahuan prosedural melalui pengambilan padat, dan menerjemahkannya ke dalam format SKILL.md standar dengan arsitektur pengungkapan progresif sehingga agen dapat menemukan ribuan keterampilan tanpa degradasi jendela konteks. Keterampilan agen penulisan secara manual tidak dapat diskalakan. Ekstraksi otomatis mencapai peningkatan 40% dalam efisiensi transfer pengetahuan sekaligus mencocokkan kualitas buatan manusia. Masih di awal ini, dan ada lebih banyak pekerjaan yang diperlukan untuk keterampilan yang ditemukan dan meningkatkan diri untuk bekerja dengan baik dalam skala besar. Seiring berkembangnya ekosistem keterampilan agen, penambangan repositori yang ada dapat membuka akuisisi kemampuan yang dapat diskalakan tanpa harus melatih ulang model. Kertas: Pelajari cara membangun agen AI yang efektif di akademi kami: