SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC agent-team-mesh

Одноранговая mesh-сеть для агентов OpenClaw, работающих в разных контейнерах/подах. Шлюз каждого агента прослушивает собственный IP-адрес пода:18789 через WebSocket; CLI mesh позволяет вам пинговать, отправлять и ждать ответа, транслировать и обнаруживать всю команду. Без брокера, без Supabase, без центрального сервера — только прямые вызовы WS между агентами товарищей по команде. Включает автоопределение «идентичности этой машины» (USER.md / sso.json / переменная среды), безопасное хранение токенов (отдельный файл chmod 600, не коммитится в git), ограничения размера сообщений (4 КБ предупреждение / 8 КБ блокировка), предварительный просмотр --dry-run как для отправки, так и для трансляции, а также необязательный хук отката IM, когда агент недоступен. Триггеры: «отправить сообщение агенту моего товарища по команде», «пинговать агента Боба», «транслировать команде», «agent mesh», «team agent communication».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Team-wide P2P mesh for OpenClaw agents running on different containers…»

Team-wide P2P mesh for OpenClaw agents running on different containers/pods. Each agent's gateway listens on its own pod IP:18789 over WebSocket; the mesh CLI lets you ping, send-and-await-reply, broadcast, and discover the whole team. No broker, no Supabase, no central server — just direct WS calls between teammates' agents. Includes auto-detect of "this machine's identity" (USER.md / sso.json / env var), secure token storage (separate chmod 600 file, not committed to git), message size limits (4KB warn / 8KB block), --dry-run preview for both send and broadcast, and an optional IM fallback hook when an agent is unreachable. Triggers: "message my teammate's agent", "ping bob's agent", "broadcast to the team", "agent mesh", "team agent communication".

ClawHub Agent Skills автор: Evan Song v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 677 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 34 ч назад

Одноранговая mesh-сеть для агентов OpenClaw, работающих в разных контейнерах/подах.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияSupabaseGitHubИИ 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
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 6. 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 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 29, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1677 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 761 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a legitimate team agent messaging tool, but it can forward user messages and relies on shared agent tokens with some under-disclosed fallback behavior.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.