GitHub ya tiene millones de repos llenos de conocimiento procedural. El trabajo introduce un marco para extraer habilidades de agentes directamente de repositorios de código abierto. El pipeline analiza la estructura del repositorio, identifica el conocimiento procedural a través de recuperación densa y lo traduce al formato estandarizado SKILL.md con una arquitectura de divulgación progresiva para que los agentes puedan descubrir miles de habilidades sin degradación de la ventana de contexto. La redacción manual de habilidades de agentes no escala. La extracción automatizada logró un aumento del 40% en la eficiencia de transferencia de conocimiento mientras igualaba la calidad elaborada por humanos. Aún es temprano en esto, y se necesita más trabajo para que las habilidades autodescubiertas y automejoradas funcionen bien a gran escala. A medida que el ecosistema de habilidades de agentes crece, la minería de repositorios existentes podría desbloquear la adquisición de capacidades escalables sin tener que volver a entrenar modelos. Documento: Aprende a construir agentes de IA efectivos en nuestra academia: