HASTE는 에이전트 스킬을 계층으로 쌓아 ML 엔지니어링 반복을 줄인다
arXiv 2606.30911은 ML 엔지니어링 에이전트가 과거 Kaggle 경험을 global·domain·competition 스킬로 나눠 재사용할 때, 단순한 flat memory보다 전이 효율이 좋아진다는 HASTE 실험을 제시한다.
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SkillsVote는 에이전트 스킬을 추천에서 진화까지 거버넌스한다
SkillsVote는 100만 규모의 SKILL.md 생태계에서 어떤 스킬을 노출하고, 실행 결과를 어떻게 귀속하며, 어떤 경험만 라이브러리에 반영할지를 하나의 수명주기 문제로 다루는 에이전트 스킬 거버넌스 프레임워크다.