bim-validation-report
Generate comprehensive BIM model validation reports. Check data quality, completeness, and compliance with standards.
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-validation-report
Wartung
Aktuell
Heute gepusht
Risiko
Prüfung nötig
SKILL.md is truncated in the excerpt but appears comprehensive; the full file likely contains more detail.
GitHub-Qualität
282
71/100 Qualität · 72/100 Vertrauen
Abdeckungs-Tags
Review-Notizen
SKILL.md is truncated in the excerpt but appears comprehensive; the full file likely contains more detail. · Input format and output examples are not explicitly defined in SKILL.md, though instructions.md gives some guidance.
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
Heute gepusht
Lizenz
MIT
Installieren
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-validation-report
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
- SKILL.md is truncated in the excerpt but appears comprehensive; the full file likely contains more detail.
- 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-validation-report
- 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-validation-reportNicht verwenden, wenn
- Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
- production agents without a repository review
- SKILL.md is truncated in the excerpt but appears comprehensive; the full file likely contains more detail.
- No OpenAgentSkill engagement data yet
- Input format and output examples are not explicitly defined in SKILL.md, though instructions.md gives some guidance.
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.
- SKILL.md is truncated in the excerpt but appears comprehensive; the full file likely contains more detail.
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-validation-reportAgent-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-validation-report%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20bim-validation-report%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-validation-report/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-validation-report in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20bim-validation-report%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/datadrivenconstruction-bim-validation-report/install
Install command: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-validation-report
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-validation-report/install
LLM-Textformat
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-validation-report/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=bim-validation-report&limit=3
Agent-Prompt
Use bim-validation-report for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/datadrivenconstruction-bim-validation-report/install, then install with: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-validation-reportRegistry-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-validation-report
LLM-Text
/api/registry/manifest/datadrivenconstruction-bim-validation-report?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/datadrivenconstruction-bim-validation-report
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20bim-validation-report%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
Browser automation
Use-Case-Tags
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
- SKILL.md is truncated in the excerpt but appears comprehensive; the full file likely contains more detail.
- 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
BestandenHeute gepusht
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
- SKILL.md is truncated in the excerpt but appears comprehensive; the full file likely contains more detail.
- 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.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Analyze datasets
Data analysis
I need my agent to analyze CSV data, produce insights, and explain trends.
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.
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.
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.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
Similar skills that may fit this task.
Wazuh
Wazuh - The Open Source Security Platform. Unified XDR and SIEM protection for endpoints and cloud workloads.
Maigret
🕵️♂️ Collect a dossier on a person by username from 3000+ sites
Nuclei
Nuclei is a fast, customizable vulnerability scanner powered by the global security community and built on a simple YAML-based DSL, enabling collaboration to tackle trending vulnerabilities on the internet. It helps you find vulnerabilities in your applications, APIs, networks, DNS, and cloud configurations.
Infisical
Infisical is the open-source platform for secrets, certificates, and privileged access management.
Übersicht
--- name: "bim-validation-report" description: "Generate comprehensive BIM model validation reports. Check data quality, completeness, and compliance with standards." homepage: "https://datadrivenconstruction.io" metadata: {"openclaw": {"emoji": "🔍", "os": ["darwin", "linux", "win32"], "homepage": "https://datadrivenconstruction.io", "requires": {"bins": ["python3"]}}} --- # BIM Validation Report Generator
## Business Case
### Problem Statement BIM models often have quality issues: - Missing required properties - Invalid or inconsistent data - Non-compliant with project standards - Incomplete model information
### Solution Automated BIM validation system that checks models against configurable rules and generates detailed compliance reports.
### Business Value - **Quality assurance** - Catch issues early - **Standards compliance** - Meet project requirements - **Automation** - Reduce manual QC effort - **Transparency** - Clear validation results
## Technical Implementation
```python import pandas as pd from datetime import datetime from typing import Dict, Any, List, Optional, Callable from dataclasses import dataclass, field from enum import Enum
class ValidationSeverity(Enum): """Validation issue severity.""" ERROR = "error" WARNING = "warning" INFO = "info"
class ValidationStatus(Enum): """Overall validation status.""" PASSED = "passed" PASSED_WITH_WARNINGS = "passed_with_warnings" FAILED = "failed"
class RuleCategory(Enum): """Validation rule categories.""" REQUIRED_PROPERTIES = "required_properties" DATA_FORMAT = "data_format" NAMING_CONVENTION = "naming_convention" GEOMETRIC = "geometric" CLASSIFICATION = "classification" RELATIONSHIPS = "relationships"
@dataclass class ValidationRule: """Single validation rule.""" rule_id: str name: str category: RuleCategory description: str severity: ValidationSeverity check_function: Callable applicable_categories: List[str] = field(default_factory=list) enabled: bool = True
@dataclass class ValidationIssue: """Single validation issue.""" issue_id: str rule_id: str rule_name: str element_id: str element_name: str element_category: str severity: ValidationSeverity message: str details: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]: return { 'issue_id': self.issue_id, 'rule_id': self.rule_id, 'rule_name': self.rule_name, 'element_id': self.element_id, 'element_name': self.element_name, 'element_category': self.element_category, 'severity': self.severity.value, 'message': self.message }
@dataclass class ValidationReport: """Complete validation report.""" project_name: str model_name: str validated_at: datetime status: ValidationStatus total_elements: int elements_with_issues: int issues: List[ValidationIssue] rules_checked: int summary_by_severity: Dict[str, int] summary_by_category: Dict[str, int]
class BIMValidationEngine: """BIM model validation engine."""
def __init__(self, project_name: str, model_name: str): self.project_name = project_name self.model_name = model_name self.rules: List[ValidationRule] = [] self.issues: List[ValidationIssue] = [] self._issue_counter = 0
# Load default rules self._load_default_rules()
def _load_default_rules(self): """Load standard validation rules."""
# Required properties rules self.add_rule(ValidationRule( rule_id="REQ-001", name="Element Name Required", category=RuleCategory.REQUIRED_PROPERTIES, description="All elements must have a name", severity=ValidationSeverity.ERROR, check_function=lambda e: bool(e.get('name')) ))
self.add_rule(ValidationRule( rule_id="REQ-002", name="Level Assignment Required", category=RuleCategory.REQUIRED_PROPERTIES, description="Elements must be assigned to a level", severity=ValidationSeverity.WARNING, check_function=lambda e: bool(e.get('level')), applicable_categories=["Walls", "Floors", "Doors", "Windows"] ))
self.add_rule(ValidationRule( rule_id="REQ-003", name="Material Required", category=RuleCategory.REQUIRED_PROPERTIES, description="Structural elements must have material defined", severity=ValidationSeverity.ERROR, check_function=lambda e: bool(e.get('material')), applicable_categories=["Structural Columns", "Structural Framing", "Floors"] ))
# Naming convention rules self.add_rule(ValidationRule( rule_id="NAM-001", name="No Special Characters", category=RuleCategory.NAMING_CONVENTION, description="Names should not contain special characters", severity=ValidationSeverity.WARNING, check_function=self._check_no_special_chars ))
self.add_rule(ValidationRule( rule_id="NAM-002", name="Name Length Check", category=RuleCategory.NAMING_CONVENTION, description="Names should be between 3 and 100 characters", severity=ValidationSeverity.INFO, check_function=lambda e: 3 <= len(e.get('name', '')) <= 100 ))
# Classification rules self.add_rule(ValidationRule( rule_id="CLS-001", name="Classification Code Present", category=RuleCategory.CLASSIFICATION, description="Elements should have classification code", severity=ValidationSeverity.WARNING, check_function=lambda e: bool(e.get('classification_code') or e.get('uniformat')) ))
# Geometric rules self.add_rule(ValidationRule( rule_id="GEO-001", name="Non-Zero Volume", category=RuleCategory.GEOMETRIC, description="3D elements must have non-zero volume", severity=ValidationSeverity.ERROR, check_function=lambda e: float(e.get('volume', 0)) > 0, applicable_categories=["Walls", "Floors", "Structural Columns", "Structural Framing"] ))
self.add_rule(ValidationRule( rule_id="GEO-002", name="Valid Bounding Box", category=RuleCategory.GEOMETRIC, description="Elements must have valid bounding box", severity=ValidationSeverity.ERROR, check_function=self._check_valid_bbox ))
def _check_no_special_chars(self, element: Dict[str, Any]) -> bool: """Check name for special characters.""" import re name = element.get('name', '') return bool(re.match(r'^[\w\s\-\.]+$', name))
def _check_valid_bbox(self, element: Dict[str, Any]) -> bool: """Check for valid bounding box.""" try: min_x = float(element.get('min_x', 0)) max_x = float(element.get('max_x', 0)) min_y = float(element.get('min_y', 0)) max_y = float(element.get('max_y', 0)) min_z = float(element.get('min_z', 0)) max_z = float(element.get('max_z', 0)) return max_x > min_x and max_y > min_y and max_z > min_z except (ValueError, TypeError): return False
def add_rule(self, rule: ValidationRule): """Add validation rule.""" self.rules.append(rule)
def add_custom_rule(self, rule_id: str, name: str, category: RuleCategory, check_function: Callable, severity: ValidationSeverity = ValidationSeverity.WARNING, description: str = "", categories: List[str] = None): """Add custom validation rule.""" rule = ValidationRule( rule_id=rule_id, name=name, category=category, description=description, severity=severity, check_function=check_function, applicable_categories=categories or [] ) self.add_rule(rule)
def validate_element(self, element: Dict[str, Any]) -> List[ValidationIssue]: """Validate single element against all rules.""" issues = [] element_category = element.get('category', '')
for rule in self.rules: if not rule.enabled: continue
# Check if rule applies to this category if rule.applicable_categories and element_category not in rule.applicable_categories: continue
try: passed = rule.check_function(element) if not passed: self._issue_counter += 1 issue = ValidationIssue( issue_id=f"ISS-{self._issue_counter:05d}", rule_id=rule.rule_id, rule_name=rule.name, element_id=str(element.get('element_id', '')), element_name=str(element.get('name', '')), element_category=element_category, severity=rule.severity, message=rule.description ) issues.append(issue) except Exception as e: # Rule check failed self._issue_counter += 1 issue = ValidationIssue( issue_id=f"ISS-{self._issue_counter:05d}", rule_id=rule.rule_id, rule_name=rule.name, element_id=str(element.get('element_id', '')), element_name=str(element.get('name', '')), element_category=element_category, severity=ValidationSeverity.ERROR, message=f"Rule check error: {str(e)}" ) issues.append(issue)
return issues
def validate_model(self, elements_df: pd.DataFrame) -> ValidationReport: """Validate entire BIM model.""" self.issues = [] elements_with_issues = set()
for _, row in elements_df.iterrows(): element = row.to_dict() element_issues = self.validate_element(element)
if element_issues: elements_with_issues.add(element.get('element_id')) self.issues.extend(element_issues)
# Calculate summaries summary_by_severity = { 'error': sum(1 for i in self.issues if i.severity == ValidationSeverity.ERROR), 'warning': sum(1 for i in self.issues if i.severity == ValidationSeverity.WARNING), 'info': sum(1 for i in self.issues if i.severity == ValidationSeverity.INFO) }
summary_by_category = {} for issue in self.issues: cat = issue.element_category summary_by_category[cat] = summary_by_category.get(cat, 0) + 1
# Determine overall status if summary_by_severity['error'] > 0: status = ValidationStatus.FAILED elif summary_by_severity['warning'] > 0: status = ValidationStatus.PASSED_WITH_WARNINGS else: status = ValidationStatus.PASSED
return ValidationReport( project_name=self.project_name, model_name=self.model_name, validated_at=datetime.now(), status=status, total_elements=len(elements_df), elements_with_issues=len(elements_with_issues), issues=self.issues, rules_checked=len([r for r in self.rules if r.enabled]), summary_by_severity=summary_by_severity, summary_by_c
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-validation-report, bereit für einen manuellen X-Post.
bim-validation-report: Generate comprehensive BIM model validation reports. Check data quality, completeness, and co... 282 stars https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-validation-report?ref=x
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for bim-validation-report: https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-validation-report?ref=x Install: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --...
Quelle des Eintrags
Registry-indexiert
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- Ersteller
- datadrivenconstruction
- Indexiert von
- OpenAgentSkill Community-Index
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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.
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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-validation-report)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-validation-report)
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[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-validation-report)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
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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 WartungHeute gepushtBestanden
- LizenzklarheitMITBestanden
- README/SKILL.md-VollständigkeitÖffentliche Metadaten benötigen mehr README/SKILL.md-KontextInfo
- Abhängigkeits-/LaufzeitrisikoKeine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen MetadatenBestanden
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