公开的Agent技能越来越像散落各处的“办事手册”：同一份被反复转载，质量参差，写得漂亮也未必真能帮AI完成任务。SkillCorpus要解决的，正是如何把这些手册整理成可用的公共书架。这里的SKILL.md，是把操作流程、领域知识和工具用法写进Markdown文件，让能分步骤办事的LLM Agent按说明行动。
作者从多个公开来源收集技能，经过格式检查、两级去重、质量评审、安全筛选和开源许可证审计，再按16类整理。质量不只看一个总分，而是拆成实用性、稳健性和安全性三项。任务到来后，系统先检索相关技能，再让模型阅读全文、挑选后注入Agent，而不是把整座书架一股脑塞给它。
论文在SkillsBench、GDPVal和QwenClawBench三个基准上，用两套Agent运行框架和两种开源基础模型测试；作者称，引入SkillCorpus后均有提升。更值得注意的结论是，收益受两道边界限制：语料库有没有覆盖任务所需技能，以及运行Agent的框架能否正确加载和执行技能。换句话说，技能数量本身不是答案，收录范围和执行环境同样决定它是否有用。原文所给材料中部分关键规模与增益数字缺失，因此这里不作量化判断。