SkillEval: Decomposing Agent Skill Quality into Interpretable Signals

SkillEval 在模型隐空间为 skill 文档的质量属性学习固定方向，投影得到可检查的分数，并校正长度和格式等混杂因素。它能在受控测试中区分不同质量，分数还与下游任务表现相符；按诊断结果改写 skill 后，目标属性和 pass rate 都上升。贡献不在又一个成功率榜单，而在把“文档哪里差”变成可定位的评测对象。