SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC Multi-Agent Safe-Cooperation (Single Device)

Методология совместной работы над задачами нескольких агентов на одном устройстве на основе MGC. Через оркестрацию Master Agent, написание скриптов Script Agent и выполнение Executor Agent достигается безопасное совместное использование конфиденциальных ресурсов с нулевым риском. Адаптировано к MGC 1.4.10.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A single-device multi-Agent task chain collaboration methodology based…»

A single-device multi-Agent task chain collaboration methodology based on MGC. Through Master Agent orchestration, Script Agent scripting, and Executor Agent execution, achieves zero-exposure security collaboration for sensitive resources. Adapted to MGC 1.4.10.

ClawHub Agent Skills автор: zkeviny v1.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 579 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 27 ч назад

Методология совместной работы над задачами нескольких агентов на одном устройстве на основе MGC.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, согласованность

ПроцедураИИ 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
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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.
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "spec"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "id"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "platform_compatibility"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Multi-Agent Safe-Cooperation (Single Device)) не совпадает с папкой (mgc-task-chain-meta-skill-en)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 36, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2579 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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

  • +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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 262 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This prompt-only skill is not overtly malicious, but it teaches agents to use sensitive local execution, credentials, persistence, and external-action workflows without enough scoping or confirmation.
LLM: suspicious (high) · 18 авг. 2026 г.