Informe de auditoría del skill

rl-reward Informe de auditoría.

Build RL reward signals using the OpenJudge framework. Covers choosing between pointwise and pairwise reward strategies based on RL algorithm, task type, and cost; aggregating multi-dimensional pointwise scores into a scalar reward; pairwise tournament reward for GRPO on subjective tasks (net win rate across group rollouts); generating preference pairs for DPO/RLAIF; and normalizing scores for training stability. Use when building reward models, scoring rollouts for GRPO/REINFORCE, generating preference data for DPO, or doing Best-of-N selection.

Experimental · RevisarRequiere revisiónGenerado 14 oct 2026Auditoría heurística de metadatos
79
Auditoría
78
Confianza
70
Calidad
82
Seguridad
88
Maintain
92
Instalar

Trust Score de OpenAgentSkill

78
Lista sólida

Trust Score de OpenAgentSkill

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

Adopción en GitHub

Info

76

809 estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Info

71

809 estrellas y 65 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Aprobado

88

2 meses desde el último push

Claridad de licencia

Aprobado

86

Apache-2.0

Completitud de README/SKILL.md

Aprobado

86

Los metadatos incluyen suficiente contexto de uso y flujo de trabajo

Riesgo de dependencias/runtime

Info

62

command execution surface, external package install surface

Disponibilidad de instalación

Aprobado

92

npx skills add agentscope-ai/OpenJudge --skill rl-reward

Seguridad del comando de instalación

Aprobado

92

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

Info

62

shell or command execution, filesystem or document access

Evidencia del repositorio

Aprobado

86

https://github.com/agentscope-ai/OpenJudge/tree/main/skills/rl-reward

Estado de revisión

Aprobado

88

Hay datos de revisión por IA disponibles

Resultados comprobados por Agent

Info

54

Aún no hay datos de resultados del Agent

Comprobaciones

Revisión de instalación y adopción

8 Aprobado · 4 Requiere revisión

Ruta de instalación

92

Aprobado

npx skills add agentscope-ai/OpenJudge --skill rl-reward

Repositorio

88

Aprobado

https://github.com/agentscope-ai/OpenJudge/tree/main/skills/rl-reward

Licencia

86

Aprobado

Apache-2.0

Mantenimiento

88

Aprobado

2 meses desde el último push

Revisión por IA

88

Aprobado

Approved with no listed issues

Completitud de README/SKILL.md

86

Aprobado

Usable description available

Riesgo de dependencias

62

Revisar

command execution surface, external package install surface

Seguridad del comando de instalación

92

Aprobado

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

62

Revisar

shell or command execution, filesystem or document access

Actividad de stars/forks

71

Revisar

809 estrellas y 65 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Adopción

88

Aprobado

809 estrellas de GitHub

Advertencias

  • Quality score needs review

Método

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.

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