Informe de auditoría del skill

algorand-project-setup Informe de auditoría.

Scaffolds Algorand projects using AlgoKit CLI, manages LocalNet, and retrieves code examples from official GitHub repositories. Use when initializing projects with algokit init, running build/test/deploy commands, starting or resetting LocalNet, or searching for Algorand contract examples and patterns.

Bloqueado · BloquearRiesgosoGenerado 13 oct 2026Auditoría heurística de metadatos
71
Auditoría
71
Confianza
54
Calidad
74
Seguridad
88
Maintain
92
Instalar

Trust Score de OpenAgentSkill

71
Revisión manual

Trust Score de OpenAgentSkill

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

Adopción en GitHub

Advertencia

48

33 estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Advertencia

48

33 estrellas y 16 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Aprobado

88

1 meses desde el último push

Claridad de licencia

Aprobado

86

MIT

Completitud de README/SKILL.md

Aprobado

86

Los metadatos incluyen suficiente contexto de uso y flujo de trabajo

Riesgo de dependencias/runtime

Info

64

command execution surface, network or browser surface

Disponibilidad de instalación

Aprobado

92

npx skills add algorand-devrel/algorand-agent-skills --skill algorand-project-setup

Seguridad del comando de instalación

Aprobado

92

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

Advertencia

48

shell or command execution, filesystem or document access

Evidencia del repositorio

Aprobado

86

https://github.com/algorand-devrel/algorand-agent-skills/tree/main/skills/algorand-project-setup

Estado de revisión

Advertencia

46

Falta aprobación de revisión por IA

Resultados comprobados por Agent

Info

54

Aún no hay datos de resultados del Agent

Comprobaciones

Revisión de instalación y adopción

6 Aprobado · 18 Requiere revisión

Ruta de instalación

92

Aprobado

npx skills add algorand-devrel/algorand-agent-skills --skill algorand-project-setup

Repositorio

88

Aprobado

https://github.com/algorand-devrel/algorand-agent-skills/tree/main/skills/algorand-project-setup

Licencia

86

Aprobado

MIT

Mantenimiento

88

Aprobado

1 meses desde el último push

Revisión por IA

55

Revisar

Review approval is missing

Completitud de README/SKILL.md

86

Aprobado

Usable description available

Riesgo de dependencias

64

Revisar

command execution surface, network or browser surface

Seguridad del comando de instalación

92

Aprobado

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

48

Corregir

shell or command execution, filesystem or document access

Actividad de stars/forks

48

Corregir

33 estrellas y 16 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Adopción

42

Revisar

33 estrellas de GitHub

Financial decision safety

20

Corregir

Potential execution surface detected; do not connect live broker, exchange, wallet, or payment credentials.

Advertencias

  • Permission surface may require sandboxing
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • Potential broker, wallet, exchange, or real-money execution surface; sandbox and explicit approval are required
  • Low GitHub adoption signal
  • Falta aprobación de revisión por IA
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • This skill may touch real-money trading, broker, wallet, or exchange operations; use only in a sandbox with explicit approval.
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
  • GitHub adoption: 33 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 33 stars, 16 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Permission surface: shell or command execution, filesystem or document access

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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