bim-clash-detection

Prüfen · 64
Im Registry indexiert

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

Verified installs0
Stars282
Version1.0.0
Qualität71/100 · Stark
Vertrauen64/100 · Nur Sandbox
Audit80/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Daten, BI und Analytik

CSV, SQL, notebooks, dashboards, data pipelines, BI, ETL, and spreadsheet analysis.

Bereich ansehen

Szenario

Datenanalyse

I need my agent to analyze CSV data, produce insights, and explain trends.

Agent-Fit

Claude Code + CLI + Codex

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

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

Wartung

Aktuell

1 Tage seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

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

GitHub-Qualität

282

71/100 Qualität · 72/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

DatenDatenanalyseautomationagent-skill

Review-Notizen

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.

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Stark
71

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

Vertrauen

Nur Sandbox
64

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

Audit

Prüfung nötig
80

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

282 GitHub-Stars

Repository-Aktivität

282 Stars und 74 Forks

Wartung

1 Tage seit dem letzten Push

Lizenz

MIT

Installieren

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

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

Keine Hochrisiko-Berechtigungsfläche in öffentlichen Metadaten

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Usable metadata, review docs

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

  • The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
  • Quality score needs review

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist angegeben
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • Browser automation-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Navigate pages

Geeignete Agents

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
64/100
Audit
80/100
Risikoebene
Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

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

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • production agents without a repository review
  • The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
  • No OpenAgentSkill engagement data yet
  • 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.

Agent-Sicherheit v2

68/100 · Vor Installation prüfen

Mit Berechtigungshinweisen geprüftPrüfen

Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.

Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.

Per API auflösen

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

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

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install datadrivenconstruction-bim-clash-detection

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use bim-clash-detection in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20bim-clash-detection%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install
Install command: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Agent-Prompt

Use bim-clash-detection for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install, then install with: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Agent-Fit

70/100

Browser automation

Plattformen

Claude Code

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 80/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Fallback candidate for Browser automation

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

70
Bereitschaft
Prototyp
Phase

Rolle im Stack

Fallback-Kandidat

Primäre Eignung

Browser automation

Vertrauenslabel

Zuerst prototypisieren

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • Browser automation-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidenz

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 71/100

zuerst prüfen

  • The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
  • No OpenAgentSkill engagement data yet

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Browser automation-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Nur Sandbox

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

64
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Info

282 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Info

282 Stars und 74 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

1 Tage seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

MIT

Positive Signale

  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Kürzlich gewartetes Repository
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
  • Quality score needs review
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

Qualitätsprofil

Stark Kandidat für Agent-Workflows

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

71
GitHub-Stars
282
Aktualität
vor 1 Tagen
Installationsbereit
Ja
Lizenz
MIT
Vor Installation prüfen: The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

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Übersicht

--- name: "bim-clash-detection" description: "Detect and analyze geometric clashes in BIM models. Identify MEP, structural, and architectural conflicts before construction." homepage: "https://datadrivenconstruction.io" metadata: {"openclaw": {"emoji": "🔍", "os": ["darwin", "linux", "win32"], "homepage": "https://datadrivenconstruction.io", "requires": {"bins": ["python3"]}}} --- # BIM Clash Detection

## Business Case

### Problem Statement Coordination issues cause significant rework: - MEP vs structural conflicts discovered on site - Late design changes increase costs - Manual clash review is time-consuming - No standardized clash categorization

### Solution Automated clash detection and analysis system that identifies conflicts between building systems and provides prioritized resolution recommendations.

### Business Value - **Cost savings** - Detect issues before construction - **Time reduction** - Automated clash identification - **Better coordination** - Systematic conflict resolution - **Quality improvement** - Fewer field issues

## Technical Implementation

```python import pandas as pd from datetime import datetime from typing import Dict, Any, List, Optional, Tuple from dataclasses import dataclass, field from enum import Enum import math

class ClashType(Enum): """Types of clashes.""" HARD = "hard" # Physical intersection SOFT = "soft" # Clearance violation WORKFLOW = "workflow" # Sequencing conflict DUPLICATE = "duplicate" # Duplicated elements

class ClashStatus(Enum): """Clash resolution status.""" NEW = "new" ACTIVE = "active" RESOLVED = "resolved" APPROVED = "approved" IGNORED = "ignored"

class ClashSeverity(Enum): """Clash severity level.""" CRITICAL = "critical" MAJOR = "major" MINOR = "minor" INFO = "info"

class Discipline(Enum): """BIM disciplines.""" ARCHITECTURAL = "architectural" STRUCTURAL = "structural" MECHANICAL = "mechanical" ELECTRICAL = "electrical" PLUMBING = "plumbing" FIRE_PROTECTION = "fire_protection" CIVIL = "civil"

@dataclass class BoundingBox: """3D bounding box.""" min_x: float min_y: float min_z: float max_x: float max_y: float max_z: float

def intersects(self, other: 'BoundingBox') -> bool: """Check if boxes intersect.""" return (self.min_x <= other.max_x and self.max_x >= other.min_x and self.min_y <= other.max_y and self.max_y >= other.min_y and self.min_z <= other.max_z and self.max_z >= other.min_z)

def volume(self) -> float: """Calculate bounding box volume.""" return ((self.max_x - self.min_x) * (self.max_y - self.min_y) * (self.max_z - self.min_z))

def center(self) -> Tuple[float, float, float]: """Get center point.""" return ( (self.min_x + self.max_x) / 2, (self.min_y + self.max_y) / 2, (self.min_z + self.max_z) / 2 )

@dataclass class BIMElement: """BIM element representation.""" element_id: str name: str discipline: Discipline category: str # e.g., "Duct", "Beam", "Pipe" level: str bounding_box: BoundingBox properties: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)

def distance_to(self, other: 'BIMElement') -> float: """Calculate distance between element centers.""" c1 = self.bounding_box.center() c2 = other.bounding_box.center() return math.sqrt( (c2[0] - c1[0])**2 + (c2[1] - c1[1])**2 + (c2[2] - c1[2])**2 )

@dataclass class Clash: """Clash between two elements.""" clash_id: str element_a: BIMElement element_b: BIMElement clash_type: ClashType severity: ClashSeverity status: ClashStatus distance: float # Penetration depth (negative) or clearance gap location: Tuple[float, float, float] detected_at: datetime resolved_at: Optional[datetime] = None assigned_to: Optional[str] = None notes: str = ""

def to_dict(self) -> Dict[str, Any]: return { 'clash_id': self.clash_id, 'element_a_id': self.element_a.element_id, 'element_a_name': self.element_a.name, 'element_a_discipline': self.element_a.discipline.value, 'element_b_id': self.element_b.element_id, 'element_b_name': self.element_b.name, 'element_b_discipline': self.element_b.discipline.value, 'clash_type': self.clash_type.value, 'severity': self.severity.value, 'status': self.status.value, 'distance': round(self.distance, 3), 'location_x': self.location[0], 'location_y': self.location[1], 'location_z': self.location[2], 'level': self.element_a.level, 'detected_at': self.detected_at.isoformat(), 'assigned_to': self.assigned_to, 'notes': self.notes }

@dataclass class ClashTest: """Clash test configuration.""" name: str discipline_a: Discipline discipline_b: Discipline clash_type: ClashType tolerance: float = 0.0 # Clearance tolerance in meters enabled: bool = True

class BIMClashDetector: """Detect and manage BIM clashes."""

def __init__(self): self.elements: List[BIMElement] = [] self.clashes: List[Clash] = [] self.clash_tests: List[ClashTest] = [] self._clash_counter = 0

def load_elements(self, elements_df: pd.DataFrame) -> int: """Load BIM elements from DataFrame.""" loaded = 0 for _, row in elements_df.iterrows(): element = BIMElement( element_id=str(row.get('element_id', '')), name=str(row.get('name', '')), discipline=Discipline(row.get('discipline', 'architectural')), category=str(row.get('category', '')), level=str(row.get('level', '')), bounding_box=BoundingBox( min_x=float(row.get('min_x', 0)), min_y=float(row.get('min_y', 0)), min_z=float(row.get('min_z', 0)), max_x=float(row.get('max_x', 0)), max_y=float(row.get('max_y', 0)), max_z=float(row.get('max_z', 0)) ) ) self.elements.append(element) loaded += 1 return loaded

def add_clash_test(self, test: ClashTest): """Add clash test configuration.""" self.clash_tests.append(test)

def setup_standard_tests(self): """Setup standard MEP coordination tests.""" standard_tests = [ ClashTest("MEP vs Structure", Discipline.MECHANICAL, Discipline.STRUCTURAL, ClashType.HARD), ClashTest("Electrical vs Structure", Discipline.ELECTRICAL, Discipline.STRUCTURAL, ClashType.HARD), ClashTest("Plumbing vs Structure", Discipline.PLUMBING, Discipline.STRUCTURAL, ClashType.HARD), ClashTest("MEP vs MEP", Discipline.MECHANICAL, Discipline.ELECTRICAL, ClashType.HARD), ClashTest("Duct Clearance", Discipline.MECHANICAL, Discipline.MECHANICAL, ClashType.SOFT, tolerance=0.05), ClashTest("Fire Protection", Discipline.FIRE_PROTECTION, Discipline.STRUCTURAL, ClashType.HARD), ] for test in standard_tests: self.add_clash_test(test)

def run_clash_detection(self) -> List[Clash]: """Run all clash tests.""" new_clashes = []

for test in self.clash_tests: if not test.enabled: continue

# Filter elements by discipline elements_a = [e for e in self.elements if e.discipline == test.discipline_a] elements_b = [e for e in self.elements if e.discipline == test.discipline_b]

# Check all pairs for elem_a in elements_a: for elem_b in elements_b: if elem_a.element_id == elem_b.element_id: continue

clash = self._check_clash(elem_a, elem_b, test) if clash: new_clashes.append(clash)

self.clashes.extend(new_clashes) return new_clashes

def _check_clash(self, elem_a: BIMElement, elem_b: BIMElement, test: ClashTest) -> Optional[Clash]: """Check if two elements clash."""

# Expand bounding box by tolerance for soft clashes box_a = elem_a.bounding_box box_b = elem_b.bounding_box

if test.clash_type == ClashType.SOFT: # Add clearance tolerance expanded_a = BoundingBox( box_a.min_x - test.tolerance, box_a.min_y - test.tolerance, box_a.min_z - test.tolerance, box_a.max_x + test.tolerance, box_a.max_y + test.tolerance, box_a.max_z + test.tolerance ) intersects = expanded_a.intersects(box_b) else: intersects = box_a.intersects(box_b)

if not intersects: return None

# Calculate clash point and severity self._clash_counter += 1 clash_id = f"CLH-{self._clash_counter:05d}"

# Clash location (center of intersection) location = ( (max(box_a.min_x, box_b.min_x) + min(box_a.max_x, box_b.max_x)) / 2, (max(box_a.min_y, box_b.min_y) + min(box_a.max_y, box_b.max_y)) / 2, (max(box_a.min_z, box_b.min_z) + min(box_a.max_z, box_b.max_z)) / 2 )

# Calculate penetration depth distance = elem_a.distance_to(elem_b)

# Determine severity if test.clash_type == ClashType.HARD: severity = ClashSeverity.CRITICAL if distance < 0.1 else ClashSeverity.MAJOR else: severity = ClashSeverity.MINOR if distance > test.tolerance else ClashSeverity.MAJOR

return Clash( clash_id=clash_id, element_a=elem_a, element_b=elem_b, clash_type=test.clash_type, severity=severity, status=ClashStatus.NEW, distance=distance, location=location, detected_at=datetime.now() )

def get_summary(self) -> Dict[str, Any]: """Get clash detection summary.""" by_severity = {} by_discipline = {} by_status = {}

for clash in self.clashes: # By severity sev = clash.severity.value by_severity[sev] = by_severity.get(sev, 0) + 1

# By discipline pair pair = f"{clash.element_a.discipline.value} vs {clash.element_b.discipline.value}" by_discipline[pair] = by_discipline.get(pair, 0) + 1

# By status stat = clash.status.value by_status[stat] = by_status.get(stat, 0) + 1

return { 'total_clashes': len(self.clashes), 'by_severity': by_severity, 'by_discipline': by_discipline, 'by_status': by_status, 'elements_checked': len(self.elements), 'tests_run': len([t for t in self.clash_tests if t.enabled]) }

def export_to_dataframe(self) -> pd.DataFrame: """Export clashes to DataFrame.""" return pd.DataFrame([c.to_dict() for c in self.clashes])

def resolve_clash(self, clash_id: str, resolution_note: str): """Mark clash as resolved.""" for clash in self.clashes: if clash.clash_id == clash_id: clash.status = ClashStatus.RESOLVED clash.resolved_at = datetime.now() clash.notes = resolution_note break

def assign_clash(self, clash_id: str, assignee: str): """Assign clash to team member.""" for clash in self.clashes: if clash.clash_id ==

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
MIT
Letzte Aktualisierung
22. Aug. 2026
Veröffentlicht
22. Aug. 2026

Entscheidungsübersicht

Fallback-Kandidat

70
Bereit
Prototyp
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

80
Prüfung nötig
Sicherheit
83/100
Wartung
100/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
Letzter Fehler
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für bim-clash-detection, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
bim-clash-detection: Detect and analyze geometric clashes in BIM models. Identify MEP, structural, and architectur...

282 stars

https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for bim-clash-detection:
https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?ref=x

Install: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --...
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Registry-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

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Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Registry-indexiert-Eintrag wird datadrivenconstruction zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

Creator-Backlink-Kit

Evidenz-Badges in deine README einfügen

Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection)

Autor

D

datadrivenconstruction

@datadrivenconstruction

Plattform-Fit

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
282
Qualitätswert
40/100
Letzter GitHub-Push
22. Aug. 2026
Framework-Hinweise
Unbekannt
OpenAgentSkill-Aufrufe
0
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

Community-Signal

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Vertrauen & Sicherheit

Nur Sandbox

64
  • GitHub-Akzeptanz282 GitHub-StarsInfo
  • Star-/Fork-Aktivität282 Stars und 74 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarInfo
  • Aktuelle Wartung1 Tage seit dem letzten PushBestanden
  • LizenzklarheitMITBestanden
  • README/SKILL.md-VollständigkeitÖffentliche Metadaten benötigen mehr README/SKILL.md-KontextInfo
  • Abhängigkeits-/LaufzeitrisikoKeine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen MetadatenBestanden