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你写的Skill，正在拖慢模型？策略式Gene才是正确答案

EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究，提出‘Gene’概念。经实验，Gene在控制模型表现上优于Skill，还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色，为Agent经验复用提供新方向。

browser - use团队开源Claude Code技能video - use，可自动去口癖、加字幕、调色等。它通过转录文本和按需视觉合成图让LLM理解视频，有完整流水线和设计原则，还给出使用方法。

Notion负责人复盘Agent开发历程，指出AI替代的是流程。他们将模型、产品和权限接入同一框架，历经多次重构，还探讨了组织管理、评估体系、软件工厂等内容，分享对CLI和MCP的看法及产品定价策略。

Meta在AI发展遇阻后推出Muse Spark，它是MSL首个模型，定位为通向个人超级智能的第一步，性能表现出色，当前闭源，未来Muse系列或有开源变体，标志Meta AI权力结构重塑。

文章分享两项Agent Skill最新研究论文，指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案，对比其机制、验证方式等，还提及未来研究方向。

特赞科技发布企业级智能体系统 GEA，推出发散推理模型和企业上下文系统。指出模型能力易复制，企业上下文才是壁垒。GEA 架构分四层，有独特的推理和执行模式，已在多家企业部署。

ARC-AGI-3测试中，顶级大模型Opus 4.6仅得0.2%，人类获满分。而Symbolica公司用Agentica框架首日就取得36.08%的成绩。该框架有独特技术路径和策略，但成绩未经验证，ARC-AGI-3被视为通向AGI的‘北极星’。

GitHub上名为PUA的项目狂揽11.8K Star，作者用大厂PUA话术‘驯化’AI，总结了AI的‘五大摆烂行为’，建立‘心理学框架’，实测数据显示能提升AI编程效率，还介绍了安装方式和常用命令。

阿里在海外上线企业级Agent Accio Work，用户30分钟就能用它开网店。它无需部署，内置生意Skill，7x24小时帮忙选品、采购、运营等，还解决了全球电商信息壁垒、流程复杂、成本高昂等问题。

具身智能领域 Physical Intelligence 公布新进展，借助「RL token」法，让机器人短时间掌握精细操作。该方法给 VLA 加「外挂」，使机器人进化快、学习效率高，在多项任务测试中表现出色。