SKILLEMALL.ai

AC acpx

Сотрудничество и делегирование задач между несколькими агентами с использованием протокола Agent Client Protocol (ACP) через acpx. Формируйте команды агентов из Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini, Cursor, Copilot и других агентов, совместимых с ACP. Запускайте параллельные рабочие процессы, переключайте режимы агентов, оркестрируйте обсуждение и консенсус или делегируйте задачи кодирования другому агенту. Активация включает "делегировать Claude", "использовать Claude Code", "попросить Claude", "параллельные агенты", "acpx", "ACP", "делегирование агенту", "сформировать команду", "совет", "многоагентный", "дебаты", "консенсус", "команда ревью кода", "аудит безопасности", "попросить Claude/Codex/Gemini проверить/реализовать/исправить" или любой запрос, связанный с совместной работой нескольких ИИ-агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-agent collaboration and task delegation via the Agent Client Pro…»

Multi-agent collaboration and task delegation via the Agent Client Protocol (ACP) using acpx. Form agent teams from Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini, Cursor, Copilot, and other ACP-compatible agents. Run parallel workstreams, switch agent modes, orchestrate deliberation and consensus, or delegate coding tasks to another agent. Triggers include "delegate to Claude", "use Claude Code", "ask Claude to", "parallel agents", "acpx", "ACP", "agent delegation", "form a team", "council", "multi-agent", "debate", "consensus", "code review team", "security audit", "have Claude/Codex/Gemini review/implement/fix", or any request involving multiple AI agents collaborating.

ClawHub Agent Skills автор: Wang Lei v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 256 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сотрудничество и делегирование задач между несколькими агентами с использованием протокола Agent Client Protocol (ACP) через acpx.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (acpx) не совпадает с папкой (acpx-team)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2256 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 671 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a legitimate multi-agent delegation guide, but it needs review because it normalizes approval-bypassing agent modes and broad sharing with external AI tools without enough safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.