Skill++提出路由感知的技能元数据改写方法

2026年11月4日，DAIR.AI 的 Elvis Saravia 在 X 上分享论文 Skill++，介绍一种面向智能体技能库的路由感知技能精炼方法。据该分享，Skill++ 只改写每个新技能的 name 和 description，在元数据中说明其支持范围、与最接近已有技能的区别以及排除项，无需训练路由器，也无需标注数据。分享称，在技能库经十次会话增长到 731 个技能时，路由器对 76.3% 的查询能选全所需技能，而原始元数据下这一比例为 36.4%；替换错误几乎消失，拥挤错误减半。该结果据称在三个基准和五个路由器上成立，并迁移到 Codex CLI harness。上述数字与结论均来自该分享对论文的转述，论文地址为 arxiv.org/abs/2611.00544。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。