SkillTrace：LLM 代理技能重用的多跟踪出处审核

arXiv:2608.05204v1 公告类型：新 摘要：LLM 代理生态系统正在围绕可重用​​技能快速发展：元数据、自然语言指令、代码、工具、参考和操作工作流程的混合模式包。随着技能成为市场工件，审核其重用不再是与普通代码克隆检测相同的问题。现有的检测器针对单模态源代码或整个包的相似性，但技能重用证据分布在编写的文本、实现片段和操作结构中。因此，他们可能会错过仅保留技能一部分的重用。我们推出了 SKILLTRACE，这是一个用于 LLM 代理技能重用的多跟踪来源审计框架。 SKILLTRACE 提取三个来源跟踪：表达式、实现和操作。它将操作跟踪表示为技能操作图 (SOG)，捕获激活、过程和资源流结构。法学硕士仅在摄取时协助操作痕迹提取；在审核时，SKILLTRACE 确定性地比较缓存的跟踪，根据相同功能的严格否定校准每个跟踪，并报告哪些跟踪支持重用决策。在 SKILLTRACE-BENCH 上，SKILLTRACE 凭借超过 100 个市场锚点的 820 个转化的重用阳性样本和 751 个阴性对照，实现了 AUROC 0.938 和 F1 0.898。一项 36,446 项技能的野外审计进一步表明，跟踪归因的证据显示了超出存储库级别基线的可操作的重用审查队列。