做完一題就把經驗丟掉，往往是代理系統訓練最可惜的地方。SkillRise 屬於強化學習框架，焦點放在 cross-task skill learning：讓同一個 policy 按次序處理同一家族的任務，一邊解題，一邊把軌跡整理成會持續演化的 skill document，將前一題學到的做法帶去下一題。
它的取向不是把每個任務分開訓練到最好，而是刻意安排由淺入深的任務序列，讓 Solve 與 Curate 交替發生。這個設計針對的是跨任務遷移能力，而不是單一回合表現；代價是環境設定與資料組織較講究，ALFWorld、WebShop 要跟隨 verl-agent 的環境配置，ScienceWorld 則沿用 BEACON 的 setup，並且要先整理模型路徑、資料路徑與追蹤設定。
README 提供了可直接對照的執行方式：同一套 examples 結構下，既有 SkillRise，也有 GRPO baseline，方便把新方法與基線放在相近條件下比較。模型部分從腳本名稱可見已準備 Qwen3-4B 配置，底層也建立在 veRL、verl-agent、BEACON 等現成項目之上，所以它比較像研究與實驗工作流的延伸，而不是即裝即用的產品。
- 把「解任務」與「整理技能」拆成兩個交替角色
- 用同一家族、逐步變難的任務序列測試技能轉移
- 在 ALFWorld、WebShop、ScienceWorld 都有評估
- README 明確保留 GRPO baseline 方便做對照
成果描述指向一個清楚結論：SkillRise 在 ALFWorld、WebShop、ScienceWorld 的整體結果最好，勝過 prompting-based methods 與 RL baselines。較適合研究 Agentic workflow、長程技能累積、跨任務學習的團隊；想觀察 skill document 如何影響後續決策的人，也會比只看最終分數得到更多訊息。