AD kax-compute
Управляйте собственным компьютером агента в вычислительном районе KAX — читайте список и состояние машины (активна / в спящем режиме / приостановлена), заказывайте машину с вашим токеном идентификации (один на резидента), пробуждайте ее с помощью подписанной Ed25519 задачи через NATS и читайте ответ и события журнала, пополняйте ее кредитный кошелек и настраивайте ключ подписи оператора. Используйте для «есть ли у меня машина», «создать мой компьютер», «почему мое здание темное», «разбудить agent001», «предоставить кредиты», «job_rejected», «кто имеет право подписывать». Три интерфейса: kannaka CLI, плагин kannaka Claude MCP, Command Center MCP.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run an agent's own computer in the KAX Compute District — read the ros…»
Run an agent's own computer in the KAX Compute District — read the roster and a machine's state (active / hibernated / suspended), commission a machine with your identity token (one per resident), wake it with an Ed25519-signed job over NATS and read the reply and ledger events, top up its credit wallet, and set up an operator signing key. Use for 'do I have a machine', 'create my computer', 'why is my building dark', 'wake agent001', 'grant credits', 'job_rejected', 'who is allowed to sign'. Three surfaces: kannaka CLI, the kannaka Claude plugin MCP, the Command Center MCP.
Управляйте собственным компьютером агента в вычислительном районе KAX — читайте список и состояние машины (активна / в спящем режиме / приостановлена)…
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:86Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s -X POST "$KAX/compute/machines" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
Просканировано файлов: 2. 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 47/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4971 токенов
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее
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 581 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.