GitHubはすでに何百万ものリポジトリに手続き知識を詰め込んだものです。 本研究は、オープンソースリポジトリからエージェントスキルを直接抽出するフレームワークを導入しています。 パイプラインはリポジトリ構造を分析し、密な検索を通じて手続き的知識を特定し、それを標準化された SKILL.md 形式に変換し、プログレッシブ開示アーキテクチャを用いてエージェントがコンテキストウィンドウの劣化なしに数千のスキルを発見できるようにします。 エージェントスキルを手動で作成してもスケールしません。 自動抽出は、知識移転効率を40%向上させつつ、人間が作った品質に匹敵しました。 まだ初期段階であり、自己発見や自己改善スキルが大規模に機能するにはさらなる努力が必要です。 エージェントスキルエコシステムが成長するにつれて、既存のリポジトリをマイニングすることで、モデルを再訓練せずにスケーラブルな能力獲得が可能になる可能性があります。 論文: 私たちのアカデミーで効果的なAIエージェントの構築方法を学びましょう: