OpenAgentSkill
GitHub200+

Vorinstallations-Eval

eval-design Eval-Bericht.

Eine maschinenlesbare Installationsentscheidung für Agents: Task-Fit, Trust Score, Audit Score, Installationssicherheit, Berechtigungsumfang und ein konkreter Validierungsplan vor dem Einsatz im Workspace.

Prüfung nötigMittleres RisikoPrüfen Richtlinie
70
Eval-Bericht
73
Vertrauen
77
Audit
45
Agent-Sicherheit

Manuelle Prüfung

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Erforderliche Gates

Prüfungen, die ein Agent vor der Installation bestehen muss

JSON öffnen

Aufgabenpassung

94

Bestanden

Task wording matches this skill metadata.

  • Evaluate eval-design before installing it in an agent workflow
  • Recherche
  • Web scraping workflows; Claude Code teams; teams that value GitHub adoption signals

Installationspfad

92

Bestanden

Install handoff is available.

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

Sicherheit des Installationsbefehls

68

Warnung

dynamic command execution, standard package or runtime install path

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

Vertrauenswert

73

Warnung

Good trust signals with a few areas worth checking before rollout.

  • Starke Shortlist
  • 816 GitHub-Stars
  • Apache-2.0

Audit-Score

77

Warnung

Prüfung nötig

  • 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.

Agent-Sicherheitsprüfung

45

Warnung

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

  • Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung

Lizenzklarheit

86

Bestanden

Apache-2.0

  • Apache-2.0

Berechtigungsumfang

62

Warnung

shell or command execution, filesystem or document access

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

Validierungsplan

Was der Agent als Nächstes tun sollte

  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.

Nicht verwenden, wenn

Bedingungen für eine andere Skill

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • production agents without a repository review
  • 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.
  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
  • Quality score needs review
  • Production credentials, payments, or irreversible account changes without explicit human review

Unterstützende Prüfungen

Vertrauenssignale hinter der Entscheidung

README/SKILL.md-Vollständigkeit

Bestanden

86

Metadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-Kontext

Aktuelle Wartung

Bestanden

88

2 Monate seit dem letzten Push

Alternativen verfügbar

Bestanden

82

Alternative skills are available for comparison.