論文の概要: Toward User Comprehension Supports for LLM Agent Skill Specifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19362v1
• Date: Tue, 19 May 2026 04:50:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.130972
• Title: Toward User Comprehension Supports for LLM Agent Skill Specifications
• Title（参考訳）: LLMエージェントスキル仕様のユーザ理解支援に向けて
• Authors: Zikai Alex Wen,
• Abstract要約: スキルが何を消費し、生産し、カバーするかに関して、ユーザが限定的な期待を形成するのに、仕様が役立つかどうかを調査する。 878のサイバーセキュリティスキルを通じて、私たちは4つの理解アンカーのテキストの手がかりを測定するためにルールベースのコーディングを使用しました。 エージェントスキルの評価では、仕様を実行可能な命令のコンテナとしてではなく、ユーザ対応の能力開示として扱うべきだと論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Users often interpret and select agent skills through their \texttt{SKILL.md} specifications. To protect users, existing audits mainly focus on malicious or unsafe skills. We study the complementary question of whether specifications help users form bounded expectations about what a skill consumes, produces, and covers. Across 878 cybersecurity skills, we used rule-based coding to measure textual cues for four comprehension anchors, namely operational basis, output contract, boundary disclosure, and example capability demonstration. Cues for operational basis were common, but only 19.0\% of specifications exhibited cues for an example task, sample, or expected outcome, and only 2.3\% exhibited cues for all four anchors. We further examined a small DNS/C2 telemetry subset (n$=$6) to illustrate why missing examples may matter. Examples appeared to make first local checks easier to construct, while no-example skills typically required helper code inspection to recover command arguments or output fields. We argue that agent-skill evaluation should treat specifications as user-facing capability disclosures, not merely as containers for executable instructions.
• Abstract（参考訳）: ユーザは、しばしば \texttt{SKILL.md} 仕様でエージェントスキルを解釈し、選択する。 ユーザを保護するため、既存の監査は主に悪意のあるスキルや安全でないスキルに重点を置いている。 我々は,スキルが何を消費し,生産し,カバーするかに関して,ユーザが期待する境界を形成する上で,仕様が有効かどうかという補完的な問題について検討する。 878のサイバーセキュリティスキルを通じて、私たちはルールベースのコーディングを使用して、4つの理解アンカー(運用ベース、アウトプット契約、バウンダリ開示、例能力実証)のテキストキューを測定しました。 運用ベースでのキューは一般的であったが、例題、サンプル、または期待結果のキューは19.0 %、アンカー4台すべてで2.3 %しか表示されなかった。 さらに,少人数のDNS/C2テレメトリサブセット(n$=$6)について検討した。 例を挙げると、最初のローカルチェックを構築しやすいように見え、例のないスキルでは、コマンド引数や出力フィールドを復元するためにヘルパーコード検査が必要であった。 エージェントスキルの評価では、仕様を実行可能な命令のコンテナとしてではなく、ユーザ対応の能力開示として扱うべきだと論じている。

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