AC agent-mesh
Обмен сообщениями между агентами через Supabase. Несколько агентов OpenClaw на отдельных экземплярах опрашивают общую таблицу Supabase для асинхронной отправки и получения сообщений. Используйте, когда: (1) настраивается связь между агентами OpenClaw, (2) агенту нужно отправить сообщение другому агенту, работающему на другой машине/контейнере, (3) отлаживается причина, по которой агенты не получают сообщения сети, (4) добавляется новый агент в существующую сеть, (5) отправляются широковещательные сообщения всем агентам, (6) обнаруживается, какие агенты онлайн. Требуется бесплатный проект Supabase и три переменные среды, предоставляемые через skills.entries.agent-mesh.env. Без мостового сервера, без постоянных процессов, без сетевых слушателей — агенты опрашивают Supabase напрямую через curl. Масштабируется до 10+ агентов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent-to-agent communication via Supabase. Multiple OpenClaw agents on…»
Agent-to-agent communication via Supabase. Multiple OpenClaw agents on separate instances poll a shared Supabase table to send and receive messages asynchronously. Use when: (1) setting up inter-agent communication between OpenClaw bots, (2) an agent needs to message another agent that runs on a different machine/container, (3) debugging why agents aren't receiving mesh messages, (4) adding a new agent to an existing mesh, (5) broadcasting messages to all agents, (6) discovering what agents are online. Requires a free Supabase project and three env vars provided via skills.entries.agent-mesh.env. No bridge server, no persistent processes, no network listeners — agents poll Supabase directly via curl. Scales to 10+ agents.
Обмен сообщениями между агентами через Supabase.
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 10. 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 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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: 10, без проверки текущего состояния
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1274 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 731 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.