bim-clash-detection
Detect and analyze geometric clashes in BIM models. Identify MEP, structural, and architectural conflicts before construction.
Asset-Profil
Daten, BI und Analytik
CSV, SQL, notebooks, dashboards, data pipelines, BI, ETL, and spreadsheet analysis.
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
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
StarkSolid option that is likely worth shortlisting for production workflows.
Vertrauen
Nur SandboxNützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
Audit
Prüfung nötigMaschinenlesbare 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.
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.
Geeignete Aufgaben
- Browser automation-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Navigate pages
Geeignete Agents
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-detectionNicht 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
Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.
Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.
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.
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-detectionAgent-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.
JSON öffnen
/api/agent/resolve?task=Use%20bim-clash-detection%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20bim-clash-detection%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install
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.
Installationsübergabe
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install
LLM-Textformat
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=bim-clash-detection&limit=3
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-detectionRegistry-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
/api/registry/manifest/datadrivenconstruction-bim-clash-detection
LLM-Text
/api/registry/manifest/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/datadrivenconstruction-bim-clash-detection
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20bim-clash-detection%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
Browser automation
Plattformen
Claude Code
Audit-Bericht
Prüfung nötig · 80/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Fallback candidate for Browser automation
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
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
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Browser automation-Aufgabe vollständig aus.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 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.
GitHub-Akzeptanz
Info282 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Info282 Stars und 74 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
Bestanden1 Tage seit dem letzten Push
Lizenzklarheit
BestandenMIT
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.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Create assets
Design and creative
I need my agent to produce design assets, UI directions, presentations, or creative media workflows.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
Similar skills that may fit this task.
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
MoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
Cua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
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
recent repository activity
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 83/100
- Wartung
- 100/100
- Installieren
- 92/100
Von Agent belegte Evidenz
Von Agent belegte Evidenz
Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.
- 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
Szenariobasierter Entwurf für bim-clash-detection, bereit für einen manuellen X-Post.
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
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 --...
Quelle des Eintrags
Registry-indexiert
Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.
- Ersteller
- datadrivenconstruction
- Indexiert von
- OpenAgentSkill Community-Index
Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.
Diesen Skill beanspruchenEigentümeranspruch
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.
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection)Autor
datadrivenconstruction
@datadrivenconstruction
Tags
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
Teile mit, ob dieser Skill für deinen Agent-Workflow nützlich ist. Zusammengefasstes Feedback verbessert das Ranking im Laufe der Zeit.
Vertrauen & Sicherheit
Nur Sandbox
- 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
Ähnliche Skills
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
37.0K StarsMoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
88.5K StarsCua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
21.4K Stars