论文提出技能适配，将技能改写以适配弱执行模型

Zhihao Yang 等人在 arXiv 论文（arXiv:2610.33024）中提出 skill adaptation（技能适配）方法，把 LLM 智能体 harness 现有技能改写为匹配执行模型能力的表述，以解决技能对弱模型收益不佳甚至降低性能的问题。 论文结果显示：由能力较强的外部改写器 Kimi-K3 在无执行证据的情况下改写技能，使三个弱执行模型相比原技能提升 5.1–14.1 分；论文提出的元技能使同一循环的最终得分比不含元技能时提高 2.0–5.1 分。

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