co2-carbon-footprint
Calculate CO2 emissions and carbon footprint from BIM model data. Analyze embodied carbon by material, element, and building system.
Asset-Profil
Design und kreative Produktion
Design assets, images, video, audio, multimodal media, presentation, and creative production skills.
Szenario
Design und Kreativität
I need my agent to produce design assets, UI directions, presentations, or creative media workflows.
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 co2-carbon-footprint
Wartung
Aktuell
Heute gepusht
Risiko
Prüfung nötig
SKILL.md is incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.
GitHub-Qualität
282
71/100 Qualität · 71/100 Vertrauen
Abdeckungs-Tags
Review-Notizen
SKILL.md is incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation. · instructions.md is generic and not tailored to this specific skill, missing concrete steps for invoking the carbon calculation workflow.
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 co2-carbon-footprint
Installationssicherheit
Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad
Berechtigungsfläche
Datenbankzugriff
Agent-Ergebnisse
Noch keine Agent-Ergebnisdaten
Dokumentation
Usable metadata, review docs
Risikoübersicht
Vor Produktion prüfen
- SKILL.md is incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.
- 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
- Research-Agent-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Suchquellen
Geeignete Agents
Installationsentscheidung
- Befehl
- npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill co2-carbon-footprint
- Richtlinie
- Prüfen
- Menschliche Prüfung
- Ja
Vertrauen und Risiko
- Vertrauen
- 63/100
- Audit
- 79/100
- 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 co2-carbon-footprintNicht verwenden, wenn
- Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
- production agents without a repository review
- SKILL.md is incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.
- No OpenAgentSkill engagement data yet
- instructions.md is generic and not tailored to this specific skill, missing concrete steps for invoking the carbon calculation workflow.
Alternative
Frontend Design
170.9K Stars
npx skills add anthropics/skills --skill frontend-design
Alternative
Taste Skill: Anti-Slop Frontend
79.0K Stars
npx skills add Leonxlnx/taste-skill --skill design-taste-frontend
Alternative
Canvas Design
170.9K Stars
npx skills add anthropics/skills --skill canvas-design
Alternative
Anthropic Brand Guidelines
170.9K Stars
npx skills add anthropics/skills --skill brand-guidelines
Agent-Sicherheit v2
63/100 · 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.
Mittel
Datenbankzugriff
Die Skill kann Schemata prüfen, Datenbanken abfragen oder mit persistenten Speichern arbeiten.
- SKILL.md is incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.
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-co2-carbon-footprintAgent-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%20co2-carbon-footprint%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20co2-carbon-footprint%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint/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 co2-carbon-footprint in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20co2-carbon-footprint%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint/install
Install command: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill co2-carbon-footprint
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-co2-carbon-footprint/install
LLM-Textformat
/api/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=co2-carbon-footprint&limit=3
Agent-Prompt
Use co2-carbon-footprint for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint/install, then install with: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill co2-carbon-footprintRegistry-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-co2-carbon-footprint
LLM-Text
/api/registry/manifest/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20co2-carbon-footprint%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
Recherche-Agents
Plattformen
Claude Code
Audit-Bericht
Prüfung nötig · 79/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Fallback candidate for Research agents
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rolle im Stack
Fallback-Kandidat
Primäre Eignung
Recherche-Agents
Vertrauenslabel
Zuerst prototypisieren
Installationspfad
Befehl bereit
Verwenden wenn
- Research-Agent-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 incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.
- No OpenAgentSkill engagement data yet
Implementierungspfad
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Recherche-Agents-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 incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.
- 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
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
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
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.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
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
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Frontend Design
Guidance for distinctive, intentional UI design, typography, visual direction, and non-template-like product interfaces.
Taste Skill: Anti-Slop Frontend
Design and implementation guidance for distinctive landing pages, portfolios, product demos, and purposeful redesigns.
Canvas Design
Create original visual art, posters, PNG assets, and PDF documents through a clear design philosophy.
Anthropic Brand Guidelines
Apply Anthropic official brand colors, typography, and visual standards to appropriate Anthropic-related artifacts.
Übersicht
--- name: "co2-carbon-footprint" description: "Calculate CO2 emissions and carbon footprint from BIM model data. Analyze embodied carbon by material, element, and building system." homepage: "https://datadrivenconstruction.io" metadata: {"openclaw": {"emoji": "🔍", "os": ["darwin", "linux", "win32"], "homepage": "https://datadrivenconstruction.io", "requires": {"bins": ["python3"]}}} --- # CO2 Carbon Footprint Calculator
## Business Case
### Problem Statement Sustainability requirements demand carbon tracking: - Need to quantify embodied carbon - Material selection impact unclear - Reporting requirements increasing - No integration with BIM workflow
### Solution Calculate CO2 emissions from BIM quantities using EPD (Environmental Product Declaration) data and carbon coefficients.
### Business Value - **Sustainability** - Meet green building requirements - **Design optimization** - Identify high-carbon elements - **Reporting** - Automated carbon reports - **Decision support** - Compare material alternatives
## 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
class LifeCycleStage(Enum): """EN 15978 Life Cycle Stages.""" A1_A3 = "a1_a3" # Product stage A4 = "a4" # Transport to site A5 = "a5" # Construction B1_B7 = "b1_b7" # Use stage C1_C4 = "c1_c4" # End of life D = "d" # Beyond system boundary
class MaterialCategory(Enum): """Material categories for carbon calculation.""" CONCRETE = "concrete" STEEL = "steel" TIMBER = "timber" ALUMINUM = "aluminum" GLASS = "glass" BRICK = "brick" INSULATION = "insulation" GYPSUM = "gypsum" OTHER = "other"
@dataclass class CarbonCoefficient: """Carbon emission coefficient for a material.""" material: str category: MaterialCategory kgco2_per_unit: float # kg CO2e per unit unit: str # kg, m3, m2, etc. stage: LifeCycleStage source: str # EPD reference uncertainty: float = 0.1 # 10% default uncertainty
@dataclass class CarbonResult: """Carbon calculation result for an element.""" element_id: str element_name: str material: str category: MaterialCategory quantity: float unit: str kgco2_per_unit: float total_kgco2: float stage: LifeCycleStage level: str = "" notes: str = ""
@dataclass class CarbonSummary: """Carbon footprint summary.""" total_kgco2: float total_tonco2: float by_material: Dict[str, float] by_category: Dict[str, float] by_stage: Dict[str, float] by_level: Dict[str, float] element_count: int gfa: float # Gross Floor Area kgco2_per_m2: float
class CarbonCoefficientDatabase: """Database of carbon emission coefficients."""
def __init__(self): self.coefficients: List[CarbonCoefficient] = [] self._load_default_coefficients()
def _load_default_coefficients(self): """Load standard carbon coefficients (EPD-based).""" # Concrete products self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Concrete C30/37", category=MaterialCategory.CONCRETE, kgco2_per_unit=250, unit="m3", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - Concrete" )) self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Concrete C40/50", category=MaterialCategory.CONCRETE, kgco2_per_unit=300, unit="m3", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - High Strength Concrete" )) self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Reinforcement Steel", category=MaterialCategory.STEEL, kgco2_per_unit=1.99, unit="kg", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - Rebar" ))
# Steel products self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Structural Steel", category=MaterialCategory.STEEL, kgco2_per_unit=2.5, unit="kg", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - Structural Steel" )) self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Steel Sheet", category=MaterialCategory.STEEL, kgco2_per_unit=2.3, unit="kg", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - Sheet Metal" ))
# Timber products self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Softwood Timber", category=MaterialCategory.TIMBER, kgco2_per_unit=-500, unit="m3", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - CLT (carbon sequestration)" )) self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Glulam", category=MaterialCategory.TIMBER, kgco2_per_unit=-350, unit="m3", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - Glued Laminated Timber" ))
# Aluminum self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Aluminum Profile", category=MaterialCategory.ALUMINUM, kgco2_per_unit=8.0, unit="kg", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - Aluminum" ))
# Glass self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Float Glass", category=MaterialCategory.GLASS, kgco2_per_unit=15.0, unit="m2", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - Float Glass" )) self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Double Glazing Unit", category=MaterialCategory.GLASS, kgco2_per_unit=35.0, unit="m2", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - IGU" ))
# Masonry self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Clay Brick", category=MaterialCategory.BRICK, kgco2_per_unit=0.24, unit="kg", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - Clay Brick" ))
# Insulation self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Mineral Wool", category=MaterialCategory.INSULATION, kgco2_per_unit=1.2, unit="kg", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - Mineral Wool" )) self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="EPS Insulation", category=MaterialCategory.INSULATION, kgco2_per_unit=3.5, unit="kg", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - EPS" ))
# Gypsum self.add_coefficient(CarbonCoefficient( material="Gypsum Board", category=MaterialCategory.GYPSUM, kgco2_per_unit=2.8, unit="m2", stage=LifeCycleStage.A1_A3, source="Generic EPD - Plasterboard" ))
def add_coefficient(self, coefficient: CarbonCoefficient): """Add carbon coefficient to database.""" self.coefficients.append(coefficient)
def find_coefficient(self, material_name: str, stage: LifeCycleStage = LifeCycleStage.A1_A3) -> Optional[CarbonCoefficient]: """Find matching coefficient for material.""" material_lower = material_name.lower()
# Direct match for coef in self.coefficients: if coef.material.lower() == material_lower and coef.stage == stage: return coef
# Partial match for coef in self.coefficients: if material_lower in coef.material.lower() or coef.material.lower() in material_lower: if coef.stage == stage: return coef
# Category match category = self._guess_category(material_name) for coef in self.coefficients: if coef.category == category and coef.stage == stage: return coef
return None
def _guess_category(self, material_name: str) -> MaterialCategory: """Guess material category from name.""" name_lower = material_name.lower()
if any(w in name_lower for w in ['concrete', 'cement', 'mortar']): return MaterialCategory.CONCRETE if any(w in name_lower for w in ['steel', 'iron', 'metal']): return MaterialCategory.STEEL if any(w in name_lower for w in ['wood', 'timber', 'lumber', 'plywood', 'clt']): return MaterialCategory.TIMBER if any(w in name_lower for w in ['aluminum', 'aluminium']): return MaterialCategory.ALUMINUM if any(w in name_lower for w in ['glass', 'glazing']): return MaterialCategory.GLASS if any(w in name_lower for w in ['brick', 'masonry', 'block']): return MaterialCategory.BRICK if any(w in name_lower for w in ['insulation', 'wool', 'foam', 'eps', 'xps']): return MaterialCategory.INSULATION if any(w in name_lower for w in ['gypsum', 'drywall', 'plaster']): return MaterialCategory.GYPSUM
return MaterialCategory.OTHER
class CO2FootprintCalculator: """Calculate carbon footprint from BIM data."""
def __init__(self, coefficient_db: CarbonCoefficientDatabase = None): self.db = coefficient_db or CarbonCoefficientDatabase() self.results: List[CarbonResult] = [] self.warnings: List[str] = []
def calculate_element(self, element: Dict[str, Any], stage: LifeCycleStage = LifeCycleStage.A1_A3) -> Optional[CarbonResult]: """Calculate carbon for single element.""" material = element.get('material', '') if not material: self.warnings.append(f"Element {element.get('element_id')} has no material") return None
coefficient = self.db.find_coefficient(material, stage) if not coefficient: self.warnings.append(f"No coefficient found for material: {material}") return None
# Get quantity in correct unit quantity = self._get_quantity(element, coefficient.unit) if quantity is None or quantity <= 0: return None
total_kgco2 = quantity * coefficient.kgco2_per_unit
result = CarbonResult( element_id=str(element.get('element_id', '')), element_name=str(element.get('name', '')), material=material, category=coefficient.category, quantity=quantity, unit=coefficient.unit, kgco2_per_unit=coefficient.kgco2_per_unit, total_kgco2=total_kgco2, stage=stage, level=str(element.get('level', '')) )
self.results.append(result) return result
def _get_quantity(self, element: Dict[str, Any], unit: str) -> Optional[float]: """Get quantity in required unit.""" unit_lower = unit.lower()
if unit_lower == 'm3': return float(element.get('volume', 0) or 0) elif unit_lower == 'm2': return float(element.get('area', 0) or 0) elif unit_lower in ['kg', 'kilogram']: # Try weight, then estimate from volume weight = element.get('weight', 0) if weight: return float(weight) # Estimate from volume with density volume = element.get('volume', 0) if volume: density = self._estimate_density(element.get('material', '')) return float(volume) * density elif unit_lower in ['m', 'meter']: return float(element.get('length', 0) or 0)
return None
def _estimate_density(self, material: str) -> float: """Estimate material density in kg/m3.""" material_lower = material.lower()
densities = { 'concrete': 2400, 'steel': 7850, 'timber': 500, 'aluminum': 2700, 'glass': 2500, 'brick': 1800, 'gypsum': 800 }
for key, density in de
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
- 81/100
- 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 co2-carbon-footprint, bereit für einen manuellen X-Post.
co2-carbon-footprint: Calculate CO2 emissions and carbon footprint from BIM model data. Analyze embodied carbon by... 282 stars https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint?ref=x
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for co2-carbon-footprint: https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint?ref=x Install: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --...
Quelle des Eintrags
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- Ersteller
- datadrivenconstruction
- Indexiert von
- OpenAgentSkill Community-Index
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Diesen Skill beanspruchenEigentümeranspruch
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Creator-Backlink-Kit
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Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.
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[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint)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-/Laufzeitrisikodatabase surfaceBestanden
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