co2-carbon-footprint
Calculate CO2 emissions and carbon footprint from BIM model data. Analyze embodied carbon by material, element, and building system.
Profil de l’actif
Design et production créative
Design assets, images, video, audio, multimodal media, presentation, and creative production skills.
Scénario
Design et créativité
I need my agent to produce design assets, UI directions, presentations, or creative media workflows.
Adéquation Agent
Claude Code + CLI + Codex
Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.
Installer
Prêt
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill co2-carbon-footprint
Maintenance
À jour
1 jours depuis le dernier push
Risque
Revue nécessaire
SKILL.md is incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.
Qualité GitHub
282
71/100 Qualité · 71/100 Confiance
Tags de couverture
Notes de revue
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.
Carte d’adoption Agent
Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil
Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.
Qualité
SolideSolid option that is likely worth shortlisting for production workflows.
Confiance
Sandbox uniquementCandidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.
Audit
Revue nécessaireRevue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Trust Score OpenAgentSkill v5
Revue humaine avant installation
Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.
Stars
282 stars GitHub
Activité du dépôt
282 stars et 74 forks
Maintenance
1 jours depuis le dernier push
Licence
MIT
Installer
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill co2-carbon-footprint
Sécurité d’installation
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
Accès à la base de données
Résultats Agent
Pas encore de données de résultats Agent
Documentation
Usable metadata, review docs
Résumé des risques
Revoir avant production
- SKILL.md is incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.
- Quality score needs review
Préparation à l’installation
Chemin d’installation disponible
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- La licence est déclarée
- Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven
Métadonnées lisibles par Agent
Données de décision lisibles par machine pour ce skill.
Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.
Tâches adaptées
- Workflows d’Agents de recherche
- Équipes Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
- Sources de recherche
Agents adaptés
Décision d’installation
- Commande
- npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill co2-carbon-footprint
- Politique
- Revoir
- Revue humaine
- Oui
Confiance et risque
- Confiance
- 63/100
- Audit
- 79/100
- Niveau de risque
- Revue nécessaire
Boucle de résultat
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- ID d’événement
- resolve
- Résultats
- 5
Commande d’installation
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill co2-carbon-footprintNe pas utiliser quand
- Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
- 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.
Sécurité Agent v2
63/100 · Revoir avant installation
Candidat utilisable, mais l’Agent doit afficher les notes de permissions et d’audit avant l’installation.
Une approbation humaine est requise avant l’installation dans un espace de travail réel.
Moyen
Accès réseau
La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.
Moyen
Accès à la base de données
La skill peut inspecter des schémas, interroger des bases de données ou travailler avec des stockages persistants.
- SKILL.md is incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.
Cibles d’installation
Installer ce skill dans votre workflow Agent
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
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-footprintPlan de résolution Agent
Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.
L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.
Ouvrir JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20co2-carbon-footprint%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Texte Resolve
/api/agent/resolve?task=Use%20co2-carbon-footprint%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Relais d’installation
/api/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint/install
L’Agent doit vérifier
- 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.
Copier le prompt
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.Relais Agent
Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
Relais d’installation
/api/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint/install
Format texte LLM
/api/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint/install?format=text
Trouver des alternatives
/api/skills/search?q=co2-carbon-footprint&limit=3
Prompt Agent
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-footprintMétadonnées Registry
Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.
L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.
Manifest
/api/registry/manifest/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint
Texte LLM
/api/registry/manifest/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint?format=text
Alias d’installation
/api/registry/install/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint
Recommander
/api/registry/recommend?task=Use%20co2-carbon-footprint%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Adéquation Agent
Agents de recherche
Tags de cas d’usage
Plateformes
Claude Code
Rapport d’audit
Revue nécessaire · 79/100
Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Panneau de décision Agent
Fallback candidate for Research agents
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rôle dans la pile
Candidate de secours
Pertinence principale
Agents de recherche
Libellé de confiance
Prototyper d’abord
Chemin d’installation
Commande prête
À utiliser lorsque
- Workflows d’Agents de recherche
- Équipes Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
Preuves
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- profil qualité 71/100
revoir d’abord
- 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
Chemin d’implémentation
- 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Agents de recherche de bout en bout.
- 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.
Profil de confiance
Sandbox uniquement
Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.
Adoption GitHub
Info282 stars GitHub
Activité stars/forks
Info282 stars et 74 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
Validé1 jours depuis le dernier push
Clarté de licence
ValidéMIT
Signaux positifs
- Revue IA approuvée
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- Dépôt maintenu récemment
- La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
- La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent
Réviser avant installation
- SKILL.md is incomplete; the provided content cuts off mid-code, lacking the full implementation, usage examples, and API documentation.
- Quality score needs review
- Pas encore de rapports de résultats Agent réels
- Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance
Action recommandée
Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.
Profil qualité
Solide candidat pour les workflows Agent
Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.
Adéquation au workflow
Utilisez cette skill dans ces scénarios
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.
Adéquation au workflow
Ajouter à un workflow complet
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.
Vue d’ensemble
--- 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
Détails techniques
- Version
- 1.0.0
- Licence
- MIT
- Dernière mise à jour
- 22 août 2026
- Publié
- 22 août 2026
Instantané de décision
Candidate de secours
recent repository activity
Audit
Revue d’installation
Revue d’installation et d’adoption
- Sécurité
- 81/100
- Maintenance
- 100/100
- Installer
- 92/100
Preuves validées par Agent
Preuves validées par Agent
Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.
- Taux de réussite
- —
- Échec récent
- —
- Résultats
- 0
- Qualité de sortie
- —
- Échecs
- 0
- Non pertinent
- 0
- Installations
- 0
- Bloqué par le risque
- 0
- Configuration requise
- 0
- Production
- 0
Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.
Installer
Ajouter au workflow Agent
Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.
Boucle de croissance
Kit de partage
Brouillon guidé par scénario pour co2-carbon-footprint, prêt pour une publication manuelle sur X.
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
Réponse facultative avec commande d’installation
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 --...
Source de la fiche
Indexé par Registry
Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.
- Créateur
- datadrivenconstruction
- Indexé par
- Index communautaire OpenAgentSkill
L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.
Revendiquer ce skillRevendication du propriétaire
Revendiquer cette fiche de skill
Cette fiche Indexé par Registry est attribuée à datadrivenconstruction, mais n’est pas encore marquée officielle. Revendiquez-la pour ajouter un signal de propriétaire vérifié et rendre les futures mises à jour de lancement, d’installation et d’audit plus fiables.
Kit de backlinks créateur
Ajoutez les badges de preuve à votre README
Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-co2-carbon-footprint)Auteur
datadrivenconstruction
@datadrivenconstruction
Tags
Adéquation plateforme
Signaux de santé
- Stars GitHub
- 282
- Score de qualité
- 40/100
- Dernier push GitHub
- 22 août 2026
- Indications de framework
- Inconnu
- Vues OpenAgentSkill
- 0
- Copies d’installation
- 0
- Clics sortants
- 0
Signal de communauté
Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.
Confiance et sécurité
Sandbox uniquement
- Adoption GitHub282 stars GitHubInfo
- Activité stars/forks282 stars et 74 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesInfo
- Maintenance récente1 jours depuis le dernier pushValidé
- Clarté de licenceMITValidé
- Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées publiques nécessitent davantage de contexte README/SKILL.mdInfo
- Risque dépendances/runtimedatabase surfaceValidé