用途
CoWorker Protocol 面向「技能分享即泄露」的问题。传统做法是把方法论写成 SKILL.md 纯文本分享，任何能打开文件的人都能看到全部内容，复制一下文件就等于把作者的方法论带走，且没有访问控制、没有收回机制。CoWorker 的定位是把 SKILL.md 变成安全的 API：技能始终跑在作者自己的机器上，调用方远程调用后只拿到结果，代码、Prompt、方法论永远不传输。项目自述其立场是「反蒸馏是创可贴，Skill-as-API 才是治本」。
主要能力
- Skill-as-API：将技能封装为可远程调用的接口，调用方获得函数返回值，而非原始 LLM 输出。
- P2P 协作：基于 XMTP 网络进行点对点通信，不依赖中心化 API 调用模式。
- 端到端加密：消息在 XMTP 网络上传输，项目称全程使用 XMTP Production E2E 加密。
- 可撤销信任：支持信任关系的撤销。
- 异步委派：类似发消息而非同步 API 调用，对方不在线时消息在 XMTP 网络排队，对方上线后自动处理。
- 零依赖：项目自述为零依赖。
- 安全边界：调用方调用的是函数接口而非作者的 LLM，协议传输的是函数返回值而非 LLM 原始输出，因此即使输入中夹带恶意指令，得到的也只是函数的 return 值，攻击面从 LLM 层收缩到函数层。
使用方式
项目提供一条命令即可把 SKILL.md 变成安全的 API（具体命令内容资料中未给出）。调用方需要连接名为 icy 的常驻 Bot，项目称不需要邀请码。分享方式为发送一个只含路由 ID、不含密钥的凭据，可通过微信、飞书、GitHub 等渠道传递，且可重复使用。
适用场景
- 希望把个人或团队沉淀的分析方法论以「可用但不可复制」的方式分享给同事或外部协作者。
- 需要在不可信调用方环境下暴露技能能力，同时避免 Prompt 与代码泄露。
- 需要异步、离线可用的智能体间委派协作。
限制与说明
- 项目自述的测试结果为 5/5 技能调用通过，热连接延迟 1.8–2.9 秒；该数据来自项目方描述，未提供独立验证信息。
- 资料提到当前 Skill 生态有 70 万+ Skills、26% 存在安全风险，但未给出该统计的来源与口径。
- 具体安装命令、API 细节、支持的模型或平台、收费与价格信息，资料中暂未提供。
- 项目采用 MIT 许可，作者为 Ziwei Zhao、Dantong Liu、Xizhi Ding，顾问为中国人民大学 Wenxuan Wang。
