Grounded Skill Synthesis from Code at Scale for Agentic Intelligence
从代码大规模合成有依据的智能体技能
🧭 代码挖掘 · 技能合成 · Agent 流程增强 ★ 深度解读
Ant International
Code2Skill 从 GitHub 代码挖掘并验证 100 万+可复用技能，检索增强后智能体平均提升 11.7%
📌 工作参考价值（4 点）
- 构建可复用的业务 skill bank：不只依赖 agent 轨迹，可把推荐/广告/搜索系统中的特征工程、策略规则、pipeline 代码片段蒸馏为带 when-to-use、invariants、anti-goals 的技能卡，供 LLM Agent 检索增强。
- 用 source-body-blind reconstruction 做 grounding 质检：只给技能描述让 LLM 重构实现，再用 source-aware judge 对比源实现过滤不支持或过度概括的记录，能有效抑制技能库幻觉，可迁移到知识库/规则库审核。
- 技能注入位置比数量更重要：planning-time 与 post-generation critique 比 generation-time prompting 更稳；RL 中作为 reviewer 提升最大。业务上优先把检索到的技能/知识放到规划、评审或 verifier 侧，而不是直接拼进生成 prompt。
- 用 compact summary 替代完整记录可减少约 89% context 且性能不降，适合降低 LLM 调用成本与 KV cache 压力；对候选技能做摘要化而非全量拼接。