Rapport d’audit du skill

attribution Rapport d’audit.

When the user wants to figure out which marketing actually drives conversions and revenue, choose or interpret an attribution model, or reconcile conflicting numbers across tools. Also use when the user mentions "attribution," "attribution model," "first-touch vs last-touch," "multi-touch," "which channel drives revenue," "what's my real CAC," "my dashboards disagree," "Google/Meta says X but GA says Y," "media mix model," "MMM," "incrementality," "geo lift," "holdout test," "how did you hear about us," "self-reported attribution," "dark social," or wants to instrument attribution themselves — "stitch my bookings to their source," "SavvyCal/Calendly attribution," "close the identify gap," "track conversions on a third-party domain," "first-party / self-hosted attribution." For event tracking setup and UTMs, see analytics. For ad-platform pixels/CAPI, see ads. For pipeline and CRM revenue reporting, see revops. For the AI-search attribution blind spot, see ai-seo.

Révisé · RevoirRevue nécessaireGénéré 13 oct. 2026Audit heuristique des métadonnées
86
Audit
81
Confiance
91
Qualité
84
Sécurité
88
Maintain
92
Installer

Trust Score OpenAgentSkill

81
Liste solide

Trust Score OpenAgentSkill

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

Adoption GitHub

Validé

100

47K stars GitHub

Activité stars/forks

Validé

100

47K stars et 7.3K 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

Validé

90

Aucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiques

Disponibilité de l’installation

Validé

92

npx skills add coreyhaines31/marketingskills --skill attribution

Sécurité de la commande d’installation

Validé

92

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Validé

100

Aucune surface de permissions à haut risque dans les métadonnées publiques

Preuve du dépôt

Validé

86

https://github.com/coreyhaines31/marketingskills/tree/main/skills/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

10 Validé · 6 Revue nécessaire

Chemin d’installation

92

Validé

npx skills add coreyhaines31/marketingskills --skill attribution

Dépôt

88

Validé

https://github.com/coreyhaines31/marketingskills/tree/main/skills/attribution

Licence

86

Validé

MIT

Maintenance

88

Validé

1 mois depuis le dernier push

Revue IA

55

Vérifier

No security concerns identified; skill is purely informational and does not execute code or access sensitive data.

Complétude README/SKILL.md

86

Validé

Usable description available

Risque de dépendances

90

Validé

Aucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiques

Sécurité de la commande d’installation

92

Validé

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

100

Validé

Aucune surface de permissions à haut risque dans les métadonnées publiques

Activité stars/forks

100

Validé

47K stars et 7.3K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Adoption

88

Validé

47K 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

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • No security concerns identified; skill is purely informational and does not execute code or access sensitive data.
  • SKILL.md excerpt is truncated in the review, but the provided content is well-structured and complete enough to assess.
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

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.

Comparer les options proches

Skills associés à auditer ensuite