Skill-Audit-Bericht

eval-design Audit-Bericht.

Use when the user needs to design evaluation datasets, create test cases, stratify samples, generate adversarial examples, extract eval dimensions from traces/specs, or build a labeled evaluation set. Also use when the user mentions test data design, eval coverage, difficulty stratification, synthetic data generation for eval, or "how to create good evaluation data." Outputs datasets in OpenJudge-compatible format.

Experimentell · PrüfenPrüfung nötigErstellt 13. Okt. 2026Heuristisches Metadaten-Audit
77
Audit
73
Vertrauen
70
Qualität
75
Sicherheit
88
Maintain
92
Installieren

OpenAgentSkill Trust Score

73
Starke Shortlist

OpenAgentSkill Trust Score

The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.

GitHub-Akzeptanz

Info

76

816 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Info

71

816 Stars und 65 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

88

2 Monate seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

86

Apache-2.0

README/SKILL.md-Vollständigkeit

Bestanden

86

Metadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-Kontext

Abhängigkeits-/Laufzeitrisiko

Info

72

Befehlsausführungsfläche

Installationsverfügbarkeit

Bestanden

92

npx skills add agentscope-ai/OpenJudge --skill eval-design

Sicherheit des Installationsbefehls

Info

68

dynamic command execution, standard package or runtime install path

Berechtigungsumfang

Info

62

shell or command execution, filesystem or document access

Repository-Nachweis

Bestanden

86

https://github.com/agentscope-ai/OpenJudge/tree/main/skills/eval_pipeline/01-eval-design

Prüfstatus

Info

66

KI-Prüfdaten verfügbar

Agent-validierte Ergebnisse

Info

54

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Prüfungen

Installations- und Adoptionsprüfung

6 Bestanden · 7 Prüfung nötig

Installationspfad

92

Bestanden

npx skills add agentscope-ai/OpenJudge --skill eval-design

Repository

88

Bestanden

https://github.com/agentscope-ai/OpenJudge/tree/main/skills/eval_pipeline/01-eval-design

Lizenz

86

Bestanden

Apache-2.0

Wartung

88

Bestanden

2 Monate seit dem letzten Push

KI-Prüfung

55

Prüfen

Minor inconsistency: SKILL.md states a 60/30/10 difficulty split, but the bundled coverage_check.py uses EXPECTED_STRATA = {'easy': 0.55, 'boundary': 0.30, 'adversarial': 0.10}. This could confuse users relying on the documented split.

README/SKILL.md-Vollständigkeit

86

Bestanden

Usable description available

Abhängigkeitsrisiko

72

Prüfen

Befehlsausführungsfläche

Sicherheit des Installationsbefehls

68

Prüfen

dynamic command execution, standard package or runtime install path

Berechtigungsumfang

62

Prüfen

shell or command execution, filesystem or document access

Star-/Fork-Aktivität

71

Prüfen

816 Stars und 65 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Akzeptanz

88

Bestanden

816 GitHub-Stars

Warnungen

  • Minor inconsistency: SKILL.md states a 60/30/10 difficulty split, but the bundled coverage_check.py uses EXPECTED_STRATA = {'easy': 0.55, 'boundary': 0.30, 'adversarial': 0.10}. This could confuse users relying on the documented split.
  • Quality score needs review

Methode

This report combines public metadata, AI review output, repository freshness, install readiness, OpenAgentSkill events, quality scoring, trust checks, and the agent safety gate. It is not a full source-code security review.

Nahe Optionen vergleichen

Ähnliche Skills als Nächstes prüfen