Repo-To-Skill：把 1000 个 GitHub 仓库炼成 5000 个技能
Hugging Face 日榜第一的论文——454 个赞，在那个页面是罕见的数字——是北京智源研究院的 Repo-To-Skill（arXiv 2609.02749）。出发点扎在一个真问题上：ML agent 有规划有执行，但缺少让方法真正跑通的实操知识。这些知识是存在的，就躺在 GitHub 仓库里，编码在那些已经踩过坑的人写下的代码和配置里。
智源做了 DisCo，一个专门挖仓库、把仓库蒸馏成可复用技能的 agent，分两路：任务无关的（把广泛使用的 ML 仓库转成通用技能）和任务导向的（针对具体研究问题生成定制技能）。产出是 AREX-Skill Library：从 1000 个仓库提炼出 5000 多个验证过的技能，组织成 20 个领域、178 个能力族。名字不是巧合——它直接接进 AREX，就是我们七月写过的那个会给自己批改作业的智源研究 agent（https://clauday.com/zh/article/5172ce7f-a0a6-4274-9e9b-e633be423eb4）。
数字很吓人：装上这些技能的 GPT-5.5 研究 agent，MLE-bench 提升 134.3%，PaperBench 提升 34.4%。技能不是调味料——模型一个字没动，基准成绩几乎翻倍。
退一步看，这个形状很眼熟：mattpocock/skills 和整个技能仓库热潮在手工做的事，它用 agent 在库级规模上自动做了。技能标准化这条线，现在有了工业化的供给侧。论文在 https://arxiv.org/abs/2609.02749。
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智源做了 DisCo，一个专门挖仓库、把仓库蒸馏成可复用技能的 agent，分两路：任务无关的（把广泛使用的 ML 仓库转成通用技能）和任务导向的（针对具体研究问题生成定制技能）。产出是 AREX-Skill Library：从 1000 个仓库提炼出 5000 多个验证过的技能，组织成 20 个领域、178 个能力族。名字不是巧合——它直接接进 AREX，就是我们七月写过的那个会给自己批改作业的智源研究 agent（https://clauday.com/zh/article/5172ce7f-a0a6-4274-9e9b-e633be423eb4）。
数字很吓人：装上这些技能的 GPT-5.5 研究 agent，MLE-bench 提升 134.3%，PaperBench 提升 34.4%。技能不是调味料——模型一个字没动，基准成绩几乎翻倍。
退一步看，这个形状很眼熟：mattpocock/skills 和整个技能仓库热潮在手工做的事，它用 agent 在库级规模上自动做了。技能标准化这条线，现在有了工业化的供给侧。论文在 https://arxiv.org/abs/2609.02749。
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