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NVIDIAのSkill2Env、公開Agent Skillsを7,971件のターミナルタスクにコンパイル

Codexのプランナーとクリエイターが各スキルを検証済みのターミナルワークフローに変え、そのスキル自身の品質基準から取ったルーブリックを使う。結果のみの強化学習でQwen3.8-27BはTerminal-Bench 2.1の成績を49.4%から54.1%に上げた。ルーブリックを加えると50.1%にとどまったが、軌跡の比較ではより多く選ばれた。

SkillLift論文、エージェントスキル進化のトークンコスト40~70%削減を報告

DAIR.AIは、フルロールアウトですべての改訂を採点する代わりに、学習したルーブリックを訓練してエージェントのスキルプロンプト候補をランク付けするSkillLift論文を取り上げた。SkillsBenchおよびWildClawBenchでSkillOptとCoEvoSkillsを上回り、40~70%少ないトークン数で目標性能に達したと報告している。