スキル監査レポート

bim-clash-detection 監査レポート.

Detect and analyze geometric clashes in BIM models. Identify MEP, structural, and architectural conflicts before construction.

レビュー済み · レビュー要レビュー生成日 2026年8月22日ヒューリスティックなメタデータ監査
80
監査
72
信頼
71
品質
83
セキュリティ
100
保守
92
インストール

OpenAgentSkill Trust Score

72
有力候補

OpenAgentSkill Trust Score

Trust Score は、インストール前に候補に入れる安全性を Agent が判断する助けになります。

GitHub 採用度

情報

62

GitHub スター 282

スター/フォーク活動

情報

62

スター 282、フォーク 74; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません

最近のメンテナンス

合格

100

本日プッシュ

ライセンスの明確さ

合格

86

MIT

README/SKILL.md の完全性

情報

76

公開メタデータにはより十分な README/SKILL.md の文脈が必要です

依存関係/ランタイムのリスク

合格

90

公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません

インストール可否

合格

92

npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection

インストールコマンドの安全性

合格

92

標準パッケージまたはランタイムのインストールパス

権限範囲

合格

100

公開メタデータに高リスクな権限範囲はありません

リポジトリ根拠

合格

86

https://github.com/datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction/tree/main/1_DDC_Toolkit/BIM-Analysis/bim-clash-detection

レビュー状況

情報

66

AI レビューデータを利用できます

Agent 検証結果

情報

54

Agent の成果データはまだありません

チェック

インストールと採用のレビュー

8 合格 · 6 要レビュー

インストール経路

92

合格

npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection

リポジトリ

88

合格

https://github.com/datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction/tree/main/1_DDC_Toolkit/BIM-Analysis/bim-clash-detection

ライセンス

86

合格

MIT

メンテナンス

100

合格

本日プッシュ

AI レビュー

55

確認

The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.

README/SKILL.md の完全性

84

合格

Usable description available

依存関係リスク

90

合格

公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません

インストールコマンドの安全性

92

合格

標準パッケージまたはランタイムのインストールパス

権限範囲

100

合格

公開メタデータに高リスクな権限範囲はありません

スター/フォーク活動

62

確認

スター 282、フォーク 74; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません

採用度

68

情報

GitHub スター 282

警告

  • The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
  • SKILL.md lacks explicit setup instructions and a clear step-by-step workflow for using the provided classes, relying on the agent to implement the detection logic.
  • No limitations or edge-case considerations are documented (e.g., bounding box approximation accuracy, handling of incomplete models).
  • Quality score needs review

方法

このレポートは公開メタデータ、AI レビュー、リポジトリの鮮度、インストール準備、OpenAgentSkill イベント、品質スコア、信頼チェック、Agent セーフティゲートを統合します。完全なソースコード監査ではありません。

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