co2-carbon-footprint

Prüfen · 63
Im Registry indexiert

Calculate CO2 emissions and carbon footprint from BIM model data. Analyze embodied carbon by material, element, and building system.

Verified installs0
Stars282
Version1.0.0
Qualität71/100 · Stark
Vertrauen63/100 · Nur Sandbox
Audit79/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Design und kreative Produktion

Design assets, images, video, audio, multimodal media, presentation, and creative production skills.

Bereich ansehen

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

DesignDesign und KreativitätDesign und Kreativitätagent-skill

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

Stark
71

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

Vertrauen

Nur Sandbox
63

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

Audit

Prüfung nötig
79

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

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

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

282 GitHub-Stars

Repository-Aktivität

282 Stars und 74 Forks

Wartung

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.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • Research-Agent-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Suchquellen

Geeignete Agents

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

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-footprint

Nicht 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.

Agent-Sicherheit v2

63/100 · Vor Installation prüfen

Mit Berechtigungshinweisen geprüftPrüfen

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

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

Per API auflösen

Mittel

Netzwerkzugriff

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

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.

skill install

OpenAgentSkill CLI

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

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

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

Textplan öffnen

Agent sollte prüfen

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

Prompt kopieren

Task: Use 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.

Installations-API öffnen

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-footprint

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

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

Manifest öffnen

Agent-Fit

70/100

Recherche-Agents

Plattformen

Claude Code

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 79/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Fallback candidate for Research agents

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

70
Bereitschaft
Prototyp
Phase

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

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

Vertrauensprofil

Nur Sandbox

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

63
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Info

282 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Info

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

Aktuelle Wartung

Bestanden

Heute gepusht

Lizenzklarheit

Bestanden

MIT

Positive Signale

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

Vor Installation prüfen

  • 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.

71
GitHub-Stars
282
Aktualität
Heute
Installationsbereit
Ja
Lizenz
MIT
Vor Installation prüfen: SKILL.md is incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

Similar skills that may fit this task.

Alle vergleichen

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

70
Bereit
Prototyp
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

79
Prüfung nötig
Sicherheit
81/100
Wartung
100/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

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

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

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

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

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

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für co2-carbon-footprint, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
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
X-Entwurf öffnen
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 --...
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Registry-indexiert

Beanspruchbar

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

Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

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

Diesen Skill beanspruchen

Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

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

Creator-Backlink-Kit

Evidenz-Badges in deine README einfügen

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

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint)

Autor

D

datadrivenconstruction

@datadrivenconstruction

Plattform-Fit

Gesundheitssignale

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

Community-Signal

Teile mit, ob dieser Skill für deinen Agent-Workflow nützlich ist. Zusammengefasstes Feedback verbessert das Ranking im Laufe der Zeit.

Vertrauen & Sicherheit

Nur Sandbox

63
  • 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