SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB greenhelix-agent-interoperability-bridge

Мост взаимодействия агентов: соединение агентов GreenHelix с x402, ACP, A2A, MCP, Visa TAP, Google AP2/UCP, PayPal Agent Ready и экосистемами OpenAI ACP. Практическое руководство по созданию рабочих протоколов мостов между всеми девятью основными протоколами агентского веба: микроплатежи x402 v2, оформление заказов продавцом ACP, оркестрация задач A2A v2, интеграция инструментов MCP 1.5+, платежи по картам Visa TAP, платежи в реальном времени Google AP2, оркестрация сервисов UCP, PayPal Agent Ready и торговые потоки OpenAI ACP. Включает подробные примеры кода с классами мостов Python для трансляции протоколов, сопоставления идентификаторов между протоколами, интеллектуальной маршрутизации платежей и событий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The Agent Interoperability Bridge: Connecting GreenHelix Agents to x40…»

The Agent Interoperability Bridge: Connecting GreenHelix Agents to x402, ACP, A2A, MCP, Visa TAP, Google AP2/UCP, PayPal Agent Ready, and OpenAI ACP Ecosystems. Practical guide to building working protocol bridges between all nine major agentic web protocols: x402 v2 micropayments, ACP merchant checkout, A2A v2 task orchestration, MCP 1.5+ tool integration, Visa TAP card-network payments, Google AP2 real-time payments, UCP service orchestration, PayPal Agent Ready, and OpenAI ACP commerce flows. Includes detailed code examples with Python bridge classes for protocol translation, cross-protocol identity mapping, intelligent payment routing, and event bri

ClawHub Agent Skills автор: mirni v1.3.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 35 761 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Мост взаимодействия агентов: соединение агентов GreenHelix с x402, ACP, A2A, MCP, Visa TAP, Google AP2/UCP, PayPal Agent Ready и экосистемами OpenAI ACP.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, стоимость исполнения

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Стоимость исполнения вес 6
10
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 35761 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "price_usd"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "content_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "executable"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "install"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 35761 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 76
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 661 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 65 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a non-executable guide, but its payment-bridge examples include under-scoped flows that could lead to unauthorized charges or broken escrow handling if copied into production.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.