Informe de auditoría del skill

alphagbm-chokepoint Informe de auditoría.

Serenity-style "Chokepoint Theory" applied to AI supply chains. Identifies physically irreplaceable bottleneck suppliers — small-cap near-monopolies buried 4–7 layers deep — whose capacity constraints force violent repricing when demand outgrows supply. Uses a 5-factor scoring model (Concentration, Irreplaceability, Qualification Gate, Discovery Gap, Demand Tension) to screen and rank candidates. This is AlphaGBM's independent reading of Serenity (@aleabitoreddit)'s publicly shared methodology — NOT affiliated with or endorsed by Serenity. Triggers: "chokepoint analysis", "AI supply chain bottleneck", "find the shiso leaf", "Serenity-style screen", "which small-caps own the bottleneck", "InP substrate play", "co-packaged optics chokepoint", "irreplaceable supplier in AI buildout", "supply chain concentration risk"

Revisado · RevisarRequiere revisiónGenerado 13 oct 2026Auditoría heurística de metadatos
84
Auditoría
83
Confianza
75
Calidad
82
Seguridad
100
Maintain
92
Instalar

Trust Score de OpenAgentSkill

83
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

Aprobado

86

2.4K estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Aprobado

83

2.4K estrellas y 284 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Aprobado

100

30 días 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

Aprobado

82

database surface

Disponibilidad de instalación

Aprobado

92

npx skills add AlphaGBM/skills --skill alphagbm-chokepoint

Seguridad del comando de instalación

Aprobado

92

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

Aprobado

88

Acceso a base de datos

Evidencia del repositorio

Aprobado

86

https://github.com/AlphaGBM/skills/tree/main/skills/alphagbm-chokepoint

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

10 Aprobado · 7 Requiere revisión

Ruta de instalación

92

Aprobado

npx skills add AlphaGBM/skills --skill alphagbm-chokepoint

Repositorio

88

Aprobado

https://github.com/AlphaGBM/skills/tree/main/skills/alphagbm-chokepoint

Licencia

86

Aprobado

MIT

Mantenimiento

100

Aprobado

30 días 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

82

Aprobado

database surface

Seguridad del comando de instalación

92

Aprobado

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

88

Aprobado

Acceso a base de datos

Actividad de stars/forks

83

Aprobado

2.4K estrellas y 284 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Adopción

88

Aprobado

2.4K estrellas de GitHub

Financial decision safety

58

Revisar

Research-only use: do not treat output as financial advice or execute a position without human approval.

Advertencias

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • Falta aprobación de revisión por IA
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • Review status: AI review approval is missing

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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