您有这样的感受吗：
全网几十万个Skill在流通，但轮到自己的真实工作需求，别人的或者AI直接生成的Skill，很难满足需要。
清华计算机系CoAI实验室团队最新的工作成果 SkillEvolver ，换了个思路： 把「学技能」本身，做成一个技能（meta skill）🧠
Agent 装上它，面对一个新任务，平均不到 10 次试错，就能自己完成技能的探索→蒸馏→审计→迭代，全程不更新任何模型权重
📊 成绩有多猛？
SkillsBench v1.1 的 87 个任务上： ▪️ DeepSeek-V4-Flash：57.9 分，比随任务附带的人类专家 skill 高 13.3 分
▪️ GLM-5.2：62.2 分，全场最高分
▪️ 人工 skill 最弱的领域提升最猛：金融 22.2→51.9，网络安全 28.6→59.5，媒体内容 40.0→86.7
不是全面碾压，而是赢在人工 skill 失效的地方。
🔍 我们怎么实现的？
1️⃣ 先写 4 份完全不同的策略，分别初步测试
2️⃣ 从「赢家 vs 输家」的差别里发现问题，只查漏补缺，不重写
3️⃣ 独立的审计agent进行核查
4️⃣ Agent 自己决定是否继续迭代上述步骤

一句话总结：skill 的创建，正在从「一次性写作」变成「边用边进化」。
开源代码：https://github.com/THU-AICosmos/skillevolver
论文可在附件下载

AI Cosmos平台也即将发布Skill模块，敬请期待[害羞R][害羞R]
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