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那个写出20万+阅读的写作Skill,我用扣子免费公开了
作者分享将写作工作流变成扣子技能的经验。扣子的Coze Skill功能让非编程人员也能沉淀专业经验为AI能力,创建简单。对比通用AI,技能产出更具风格。职场人可将方法论做成技能共享,普通人也能搭建。
Anthropic官方解密:3招上下文优化,破解Agent性能暴跌
本文是Anthropic官方文章翻译,从提示词工程拓展到上下文工程,阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成,还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。
Hermes推出Curator功能:自动清理Skill 仓库
Hermes推出Curator功能解决技能仓库膨胀问题。它每7天(可配置)自动运行,检查技能使用频率等数据,将30天未用技能标记为‘stale’,90天未用的移至归档目录,还能建议技能合并方案。
Agent架构搭建 ≠ 堆Skills
现在很多Agent架构以大量Skills为基础,但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能,其判断不可靠,随着技能数量增多,系统可靠性变差,设计上需平衡灵活性与可控性。
长程任务飙升98%,斯坦福Skill原生LLM来了
普林斯顿、CMU、斯坦福、牛津等提出Skill-Native大模型,提出Skill Entropy度量技能切换难度,搭建Skill²-Bench评测,还将熵用作训练信号提出Skill-Entropy RL,提升多模型准确率,且技能熵可复用。
大模型转行土木工程!首个「打灰人」评估基准:检验读、改工程图纸能力
首个工程自动化任务评估基准DrafterBench,可测试大模型在土木工程图纸修改任务中的表现。它模拟真实工程命令,考察模型四方面能力。评测发现主流大模型有一定能力,但未达工程一线要求。
一篇19种自进化Agent Skill框架最新综述
这篇来自Rutgers大学和UNC Charlotte的survey,首次系统梳理Agent技能的进化与评估全貌,覆盖19种技能进化方法和10个评估基准。指出当前评估体系有诸多不足,如无法追踪技能多轮反馈后是否变好等。
传统RAG只会翻书不会用?RAG+让Reasoning能力上一个新高度!
现有检索增强生成(RAG)技术在需复杂推理领域表现不佳,像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”,与知识库构成双料库,在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案,团队还透露了未来方向。
Chaterm Agent Skills + 千问大模型,智能运维再进化
文章介绍Chaterm Agent Skills与千问大模型结合用于智能运维。它能将运维经验打包成技能,提供三种模式,缩短运维时间。文中还阐述了技能概念、工作原理、技术实现及实战案例,鼓励用户尝试创建技能。
还在玩AI 3D手办?Gemini 3 Deep Think已能直出STL,可打印实物
推理模型赛道竞争激烈,谷歌 Gemini 3 Deep Think 迎来重大升级,能处理科研级、工程级、多条件约束问题,可将用户要求等建模成 3D 打印实体文件,还能用于多领域科研和工程,欲成科研工程‘第二大脑’。