深度分析
Resource2Skill：以多模態資源蒸餾可執行代理技能的全新方法
本研究提出 Resource2Skill 框架，透過自動化流程將教學影片、程式碼庫、文章與參考素材等多模態人類資源萃取為可執行的技能，並以階層式 Skill Wiki 組織。技能條目結合結構化文字、可執行程式碼與視覺範例，讓大型語言模型在執行軟體創作任務時能即時檢索、組合與補足缺口。
技能庫
深度分析
「SkillCenter」大型來源基礎技能庫：提升 AI 代理的正確性與安全性
SkillCenter以216,938筆來源基礎技能構成24大領域庫，透過自動化管線從學術、GitHub等來源抽取、驗證與發布，實驗顯示精準匹配的技能能顯著提升AI代理的正確性與安全性，預示未來開發流程將更倚賴可追溯的技能資源。同時結合社群貢獻與自動品質評分，為台灣開發者提供跨領域即取即用的知識庫。
速報
Auto‑Robotist：LLM 自我進化的機器人形態技能庫
大語言模型在機器人形態搜尋常無可重用記憶。Auto‑Robotist將搜尋軌跡蒐成自然語言技能庫，記錄結構原型、正負規則與評估案例；搜尋時檢索技能以引導模型編輯並保留遺傳演算法探索路徑。實驗在多項EvoGym任務顯示5×5冷啟動搜尋改善，且技能可遷移至10×10，參照式轉移優於純GA。