bim-clash-detection
Detect and analyze geometric clashes in BIM models. Identify MEP, structural, and architectural conflicts before construction.
Perfil del activo
Datos, BI y analítica
CSV, SQL, notebooks, dashboards, data pipelines, BI, ETL, and spreadsheet analysis.
Escenario
Análisis de datos
I need my agent to analyze CSV data, produce insights, and explain trends.
Afinidad con Agent
Claude Code + CLI + Codex
Funciona con Codex, Claude Code, Cursor, CLI o Agents personalizados.
Instalar
Listo
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection
Mantenimiento
Actual
1 días desde el último push
Riesgo
Requiere revisión
The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
Calidad de GitHub
282
71/100 Calidad · 72/100 Confianza
Etiquetas de cobertura
Notas de revisión
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.
Tarjeta de adopción del Agent
Confianza, auditoría y preparación de instalación de un vistazo
Estas puntuaciones combinan metadatos públicos del repositorio, señales de revisión de OpenAgentSkill, actualidad de mantenimiento y preparación de instalación. Sirven para preseleccionar; no sustituyen la revisión humana.
Calidad
SólidoSolid option that is likely worth shortlisting for production workflows.
Confianza
Solo sandboxCandidata útil con señales de confianza incompletas o mixtas. Manténgala en un espacio aislado hasta que el ciclo de resultados demuestre el ajuste.
Auditoría
Requiere revisiónRevisión legible por máquina de la preparación de instalación, los metadatos de seguridad, el mantenimiento y el riesgo de adopción.
Trust Score de OpenAgentSkill v5
Revisión humana antes de instalar
Ejecute solo en un sandbox y compare alternativas cercanas antes de usarla en trabajo real.
Estrellas
282 estrellas de GitHub
Actividad del repositorio
282 estrellas y 74 forks
Mantenimiento
1 días desde el último push
Licencia
MIT
Instalar
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection
Seguridad de instalación
Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución
Superficie de permisos
No hay superficie de permisos de alto riesgo en los metadatos públicos
Resultados del Agent
Aún no hay datos de resultados del Agent
Documentación
Usable metadata, review docs
Resumen de riesgo
Revisar antes de producción
- The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
- Quality score needs review
Preparación de instalación
Ruta de instalación disponible
- La ruta de instalación está disponible
- La evidencia del repositorio está disponible
- La licencia está declarada
- Aún no hay evidencia de resultados Agent-Proven
Metadatos legibles por Agent
Datos de decisión legibles por máquina para este skill.
Usa este bloque o el JSON integrado para decidir si un Agent debe instalar este skill, elegir una alternativa o pedir revisión humana primero.
Tareas adecuadas
- flujos de Browser automation
- Equipos de Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
- Navigate pages
Agents adecuados
Decisión de instalación
- Comando
- npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection
- Política
- Revisar
- Revisión humana
- Sí
Confianza y riesgo
- Confianza
- 64/100
- Auditoría
- 80/100
- Nivel de riesgo
- Requiere revisión
Ciclo de resultados
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- ID del evento
- resolve
- Resultados
- 5
Comando de instalación
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detectionNo usar cuando
- Equipos que necesitan un SLA con soporte del proveedor
- 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.
Seguridad de Agent v2
68/100 · Revisar antes de instalar
Candidato utilizable, pero el Agent debe mostrar las notas de permisos y auditoría antes de instalar.
Requiere aprobación humana antes de instalar en un espacio de trabajo real.
Medio
Acceso a red
El skill probablemente consulta páginas remotas, API, repositorios o servicios externos.
- The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
Destinos de instalación
Instala este skill en tu flujo de Agent
Usa el endpoint público para obtener el comando, la lista de seguridad, prompts y enlaces canónicos.
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-detectionPlan de resolución de Agent
Deja que un Agent valide el ajuste antes de instalar.
La API Resolve devuelve la skill elegida, alternativas, política de seguridad, notas de auditoría, destino de instalación y un prompt listo para usar.
Abrir JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20bim-clash-detection%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Texto de Resolve
/api/agent/resolve?task=Use%20bim-clash-detection%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Traspaso de instalación
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install
Agent debe revisar
- 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.
Copiar prompt
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.Traspaso de Agent
Da al Agent la ruta de instalación, no otro directorio.
Usa el endpoint público para obtener el comando, la lista de seguridad, prompts y enlaces canónicos.
Traspaso de instalación
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install
Formato de texto LLM
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install?format=text
Buscar alternativas
/api/skills/search?q=bim-clash-detection&limit=3
Prompt de Agent
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-detectionMetadatos del Registry
Perfil legible por Agent para seleccionar skills automáticamente.
La API Registry expone señales de decisión, confianza, auditoría, casos de uso e instalación sin raspar la interfaz.
Manifest
/api/registry/manifest/datadrivenconstruction-bim-clash-detection
Texto LLM
/api/registry/manifest/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?format=text
Alias de instalación
/api/registry/install/datadrivenconstruction-bim-clash-detection
Recomendar
/api/registry/recommend?task=Use%20bim-clash-detection%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Afinidad con Agent
Browser automation
Etiquetas de uso
Plataformas
Claude Code
Informe de auditoría
Requiere revisión · 80/100
Revisión legible por máquina de la preparación de instalación, los metadatos de seguridad, el mantenimiento y el riesgo de adopción.
Panel de decisión de Agent
Fallback candidate for Browser automation
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rol en la pila
Candidata de respaldo
Ajuste principal
Browser automation
Etiqueta de confianza
Prototipar primero
Ruta de instalación
Comando listo
Úsalo cuando
- flujos de Browser automation
- Equipos de Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
Evidencia
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- perfil de calidad 71/100
revisar primero
- The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
- No OpenAgentSkill engagement data yet
Ruta de implementación
- 1Instálalo en un Agent de sandbox y ejecuta una tarea de Browser automation de principio a fin.
- 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.
Perfil de confianza
Solo sandbox
Candidata útil con señales de confianza incompletas o mixtas. Manténgala en un espacio aislado hasta que el ciclo de resultados demuestre el ajuste.
Adopción en GitHub
Info282 estrellas de GitHub
Actividad de stars/forks
Info282 estrellas y 74 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales
Mantenimiento reciente
Aprobado1 días desde el último push
Claridad de licencia
AprobadoMIT
Señales positivas
- Revisión de IA aprobada
- La ruta de instalación está disponible
- La evidencia del repositorio está disponible
- Repositorio mantenido recientemente
- El comando de instalación no muestra un patrón de alto riesgo evidente
- El ciclo de resultados está listo, pero necesita la primera ejecución real de Agent
Revisar antes de instalar
- The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
- Quality score needs review
- Aún no hay informes reales de resultados del Agent
- Se requiere revisión humana antes de una instalación desatendida
Acción recomendada
Ejecute solo en un sandbox y compare alternativas cercanas antes de usarla en trabajo real.
Perfil de calidad
Sólido candidato para flujos de Agent
Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.
Ajuste de flujo
Usa esta skill en estos escenarios
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.
Ajuste de flujo
Añadir a un flujo completo
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.
Lista de alternativas
Compara antes de instalar
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Resumen
--- 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 ==
Detalles técnicos
- Versión
- 1.0.0
- Licencia
- MIT
- Última actualización
- 22 ago 2026
- Publicado
- 22 ago 2026
Resumen de decisión
Candidata de respaldo
recent repository activity
Auditoría
Revisión de instalación
Revisión de instalación y adopción
- Seguridad
- 83/100
- Mantenimiento
- 100/100
- Instalar
- 92/100
Evidencia probada por Agent
Evidencia probada por Agent
Informes de resultados tras resolver, revisar, instalar y una ejecución limitada.
- Tasa de éxito
- —
- Fallo reciente
- —
- Resultados
- 0
- Calidad de salida
- —
- Fallidos
- 0
- No relevante
- 0
- Instalaciones
- 0
- Bloqueado por riesgo
- 0
- Configuración necesaria
- 0
- Producción
- 0
Aún no hay datos de resultados de Agent. La primera ejecución puede informar éxito, configuración necesaria, bloqueos de riesgo, fallo o irrelevancia mediante /api/agent/outcome.
Instalar
Añadir al flujo de Agent
Gratis y de código abierto. Revisa el informe antes de instalar en Agents de producción.
Bucle de crecimiento
Kit para compartir
Borrador basado en un caso para bim-clash-detection, listo para publicar manualmente en X.
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
Respuesta opcional con comando de instalación
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 --...
Fuente de la ficha
Indexado por Registry
Esta ficha se indexó desde fuentes públicas y no está marcada como oficial hasta que se apruebe una reclamación de mantenedor.
- Creador
- datadrivenconstruction
- Indexado por
- Índice comunitario de OpenAgentSkill
La atribución enlaza al repositorio público o al perfil del creador. Los creadores pueden reclamar la ficha para actualizar las señales de propiedad.
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Muestra la ficha canónica, las señales actuales de confianza y auditoría, y evidencia real de Agent-Proven donde los desarrolladores evalúan el repositorio.
[](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
Etiquetas
Afinidad con plataforma
Señales de salud
- Estrellas de GitHub
- 282
- Puntuación de calidad
- 40/100
- Último push de GitHub
- 22 ago 2026
- Pistas del framework
- Desconocido
- Vistas de OpenAgentSkill
- 0
- Copias de instalación
- 0
- Clics externos
- 0
Señal de comunidad
Comparte si este skill resulta útil para tu flujo de Agent. Los comentarios agregados mejoran la clasificación con el tiempo.
Confianza y seguridad
Solo sandbox
- Adopción en GitHub282 estrellas de GitHubInfo
- Actividad de stars/forks282 estrellas y 74 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actualesInfo
- Mantenimiento reciente1 días desde el último pushAprobado
- Claridad de licenciaMITAprobado
- Completitud de README/SKILL.mdLos metadatos públicos necesitan más contexto de README/SKILL.mdInfo
- Riesgo de dependencias/runtimeNo hay indicios importantes de riesgo de dependencias en los metadatos públicosAprobado
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