Skill Routing Collapse: чем больше скилов установлено, тем реже агент открывает нужный

Обнаружено: на тысяче установленных скилов агент в половине запусков не открывает ни одного, хотя нужный лежит прямо в списке. Скилы — это папки с инструкциями, которые агент открывает по ходу работы. Метод предотбора позволяет вернуть нужные скилы в работу при большой библиотеке: до 5 штук выбирает отдельный запрос, а не сам агент. Фишка: большая языковая модель (LLM) узнаёт нужные скилы, если спросить напрямую. Ломается только выбор посреди работы. Выбор скилов надо вынести в отдельный запрос, и агент видит только короткий список. Итоговый результат при этом падает слабо: сильная модель вытягивает задачу и без скила. Поэтому поломку легко не заметить.