GitHub ya tiene millones de repositorios llenos de conocimientos procedimentales. La obra introduce un marco para extraer habilidades de agentes directamente de repositorios de código abierto. La tubería analiza la estructura de repositorios, identifica el conocimiento procedimental mediante una recuperación densa y lo traduce a formato de SKILL.md estandarizado con una arquitectura de divulgación progresiva para que los agentes puedan descubrir miles de habilidades sin degradación de la ventana contextual. Crear manualmente las habilidades de los agentes no escala. La extracción automatizada logró un aumento del 40% en eficiencia de transferencia de conocimiento igualando la calidad de la fabricación humana. Esto aún es al principio, y aún queda trabajo por hacer para que las habilidades autodescubiertas y de superación funcionen bien a gran escala. A medida que crece el ecosistema de habilidades de agentes, minar repositorios existentes podría desbloquear la adquisición de capacidades escalables sin tener que reentrenar modelos. Papel: Aprende a crear agentes de IA efectivos en nuestra academia: