Rapport d’audit du skill

analytics-attribution Rapport d’audit.

Performance measurement, attribution modeling, and marketing ROI analysis. Use when setting up tracking, analyzing campaign performance, building attribution models, or creating marketing reports.

Expérimental · RevoirRevue nécessaireGénéré 12 oct. 2026Audit heuristique des métadonnées
76
Audit
69
Confiance
71
Qualité
77
Sécurité
88
Maintain
92
Installer

Trust Score OpenAgentSkill

69
Revue manuelle

Trust Score OpenAgentSkill

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

Adoption GitHub

Info

76

596 stars GitHub

Activité stars/forks

Info

71

596 stars et 77 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

88

1 mois depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

86

MIT

Complétude README/SKILL.md

Validé

86

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

Risque dépendances/runtime

Info

64

credential or environment access, database surface

Disponibilité de l’installation

Validé

92

npx skills add aitytech/agentkits-marketing --skill analytics-attribution

Sécurité de la commande d’installation

Validé

92

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Info

62

secrets or environment access, database access

Preuve du dépôt

Validé

86

https://github.com/aitytech/agentkits-marketing/tree/main/skills/analytics-attribution

État de revue

Info

66

Données de revue IA disponibles

Résultats prouvés par Agent

Info

54

Pas encore de données de résultats Agent

Vérifications

Revue d’installation et d’adoption

7 Validé · 8 Revue nécessaire

Chemin d’installation

92

Validé

npx skills add aitytech/agentkits-marketing --skill analytics-attribution

Dépôt

88

Validé

https://github.com/aitytech/agentkits-marketing/tree/main/skills/analytics-attribution

Licence

86

Validé

MIT

Maintenance

88

Validé

1 mois depuis le dernier push

Revue IA

55

Vérifier

SKILL.md lacks an explicit step-by-step workflow describing the expected process from input to output.

Complétude README/SKILL.md

86

Validé

Usable description available

Risque de dépendances

64

Vérifier

credential or environment access, database surface

Sécurité de la commande d’installation

92

Validé

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

62

Vérifier

secrets or environment access, database access

Activité stars/forks

71

Vérifier

596 stars et 77 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Adoption

88

Validé

596 stars GitHub

Avertissements

  • SKILL.md lacks an explicit step-by-step workflow describing the expected process from input to output.
  • No limitations section documents edge cases, data quality caveats, or situations where the skill should not be used.
  • The success metrics are named but not defined with concrete measurement criteria.
  • Quality score needs review

Méthode

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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