OpenAgentSkill
GitHub200+

Évaluation avant installation

aerospike-data-modeling Rapport d’évaluation.

Une décision d’installation lisible par machine pour les Agents : adéquation à la tâche, Trust Score, Audit Score, sécurité d’installation, surface de permissions et plan de validation concret avant de toucher l’espace de travail.

ÉchouéRisque élevéBloquer Politique
55
Rapport d’évaluation
55
Confiance
66
Audit
22
Sécurité Agent

do not auto install

Trust score: Sparse or weak trust signals. Treat this as an experimental candidate.

Gates requis

Vérifications qu’un Agent doit réussir avant installation

Ouvrir JSON

Adéquation à la tâche

94

Validé

Task wording matches this skill metadata.

  • Evaluate aerospike-data-modeling before installing it in an agent workflow
  • data-analysis
  • Research agents workflows; Claude Code teams; builders willing to evaluate younger projects

Chemin d’installation

92

Validé

Install handoff is available.

  • npx skills add aerospike/agent-skills --skill aerospike-data-modeling

Sécurité de la commande d’installation

92

Validé

Chemin d’installation standard de package ou runtime

  • npx skills add aerospike/agent-skills --skill aerospike-data-modeling

Score de confiance

55

Échoué

Sparse or weak trust signals. Treat this as an experimental candidate.

  • Revue approfondie requise
  • 14 stars GitHub
  • Apache-2.0

Score d’audit

66

Avertissement

Revue nécessaire

  • Dependency or permission surface needs review

Contrôle de sécurité Agent

22

Échoué

This skill should not be selected by an agent without explicit human security review.

  • Do not auto-install. Inspect the source, dependencies, and permission surface first.
  • Metadata combines secrets access with shell or command execution

Clarté de licence

86

Validé

Apache-2.0

  • Apache-2.0

Surface de permissions

18

Échoué

secrets or environment access, shell or command execution

  • Shell or command execution: high
  • Network access: medium
  • Filesystem access: medium

Plan de validation

Ce que l’Agent doit faire ensuite

  1. 1Inspect repository, README/SKILL.md, license, and recent commits before production use.
  2. 2Install in an isolated workspace or sandbox with no production secrets available.
  3. 3Run the smallest representative task and record files touched, commands run, network access, and outputs.
  4. 4Compare the selected skill against at least one alternative when the eval status is review or failed.
  5. 5Promote only after the agent reports a successful verification result and unresolved warnings are accepted.

Ne pas utiliser quand

Conditions exigeant une autre skill

  • Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • Skill instructs the agent to clone and follow instructions from an external repository (aerospike/data-modeling-guide), which is an injection surface if that repository is ever compromised; SKILL.md contains no explicit guardrails for treating fetched content as untrusted.
  • Indices de permissions à haut risque : Shell or command execution, Secrets or environment access
  • Dependency or permission surface needs review

Vérifications complémentaires

Signaux de confiance derrière la décision

Complétude README/SKILL.md

Validé

86

Les métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflow

Maintenance récente

Validé

88

2 mois depuis le dernier push

Alternatives disponibles

Validé

82

Alternative skills are available for comparison.