Rapport d’audit du skill

earnings-trade-analyzer Rapport d’audit.

Analyze recent post-earnings stocks using a 5-factor scoring system (Gap Size, Pre-Earnings Trend, Volume Trend, MA200 Position, MA50 Position). Scores each stock 0-100 and assigns A/B/C/D grades. Use when user asks about earnings trade analysis, post-earnings momentum screening, earnings gap scoring, or finding best recent earnings reactions.

Bloqué · BloquerRevue nécessaireGénéré 14 oct. 2026Audit heuristique des métadonnées
75
Audit
67
Confiance
68
Qualité
71
Sécurité
100
Maintain
92
Installer

Trust Score OpenAgentSkill

67
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

62

127 stars GitHub

Activité stars/forks

Info

68

127 stars et 963 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

100

30 jours 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

Avertissement

46

command execution surface, credential or environment access

Disponibilité de l’installation

Validé

92

npx skills add BaggaT236/AI-Trading-Skills --skill earnings-trade-analyzer

Sécurité de la commande d’installation

Validé

92

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Échoué

22

secrets or environment access, shell or command execution

Preuve du dépôt

Validé

86

https://github.com/BaggaT236/AI-Trading-Skills/tree/main/skills/earnings-trade-analyzer

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

6 Validé · 15 Revue nécessaire

Chemin d’installation

92

Validé

npx skills add BaggaT236/AI-Trading-Skills --skill earnings-trade-analyzer

Dépôt

88

Validé

https://github.com/BaggaT236/AI-Trading-Skills/tree/main/skills/earnings-trade-analyzer

Licence

86

Validé

MIT

Maintenance

100

Validé

30 jours depuis le dernier push

Revue IA

55

Vérifier

No critical security issues found. The skill uses an external API key (FMP_API_KEY) but does not expose it insecurely; it is passed via environment variable or CLI argument.

Complétude README/SKILL.md

86

Validé

Usable description available

Risque de dépendances

46

Corriger

command execution surface, credential or environment access

Sécurité de la commande d’installation

92

Validé

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

22

Corriger

secrets or environment access, shell or command execution

Activité stars/forks

68

Vérifier

127 stars et 963 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Adoption

68

Info

127 stars GitHub

Financial decision safety

58

Vérifier

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

Avertissements

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • No critical security issues found. The skill uses an external API key (FMP_API_KEY) but does not expose it insecurely; it is passed via environment variable or CLI argument.
  • The skill relies on an external service (Financial Modeling Prep) which may have rate limits, but the documentation clearly states prerequisites and fallback procedures.
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
  • Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution

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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