Informe de auditoría del skill

technology-selection Informe de auditoría.

Guides technology selection and implementation of AI and ML features in .NET 8+ applications using ML.NET, Microsoft.Extensions.AI (MEAI), Microsoft Agent Framework (MAF), GitHub Copilot SDK, ONNX Runtime, and OllamaSharp. Covers the full spectrum from classic ML through modern LLM orchestration to local inference. Use when adding classification, regression, clustering, anomaly detection, recommendation, LLM integration (text generation, summarization, reasoning), RAG pipelines with vector search, agentic workflows with tool calling, Copilot extensions, or custom model inference via ONNX Runtime to a .NET project. DO NOT USE FOR projects targeting .NET Framework (requires .NET 8+), the task is pure data engineering or ETL with no ML/AI component, or the project needs a custom deep learning training loop (use Python with PyTorch/TensorFlow, then export to ONNX for .NET inference).

Experimental · RevisarRequiere revisiónGenerado 12 oct 2026Auditoría heurística de metadatos
80
Auditoría
74
Confianza
82
Calidad
74
Seguridad
88
Maintain
92
Instalar

Trust Score de OpenAgentSkill

74
Lista sólida

Trust Score de OpenAgentSkill

The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.

Adopción en GitHub

Aprobado

94

5.3K estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Aprobado

88

5.3K estrellas y 403 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Aprobado

88

1 meses desde el último push

Claridad de licencia

Aprobado

86

MIT

Completitud de README/SKILL.md

Info

76

Los metadatos públicos necesitan más contexto de README/SKILL.md

Riesgo de dependencias/runtime

Advertencia

56

credential or environment access, network or browser surface

Disponibilidad de instalación

Aprobado

92

npx skills add dotnet/skills --skill technology-selection

Seguridad del comando de instalación

Aprobado

92

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

Fallido

34

secrets or environment access, filesystem or document access

Evidencia del repositorio

Aprobado

86

https://github.com/dotnet/skills/tree/main/plugins/dotnet-ai/skills/technology-selection

Estado de revisión

Info

66

Hay datos de revisión por IA disponibles

Resultados comprobados por Agent

Info

54

Aún no hay datos de resultados del Agent

Comprobaciones

Revisión de instalación y adopción

8 Aprobado · 10 Requiere revisión

Ruta de instalación

92

Aprobado

npx skills add dotnet/skills --skill technology-selection

Repositorio

88

Aprobado

https://github.com/dotnet/skills/tree/main/plugins/dotnet-ai/skills/technology-selection

Licencia

86

Aprobado

MIT

Mantenimiento

88

Aprobado

1 meses desde el último push

Revisión por IA

55

Revisar

The SKILL.md excerpt is truncated in the provided documentation, but the full repository likely contains complete content. No critical issues found.

Completitud de README/SKILL.md

84

Aprobado

Usable description available

Riesgo de dependencias

56

Corregir

credential or environment access, network or browser surface

Seguridad del comando de instalación

92

Aprobado

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

34

Corregir

secrets or environment access, filesystem or document access

Actividad de stars/forks

88

Aprobado

5.3K estrellas y 403 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Adopción

88

Aprobado

5.3K estrellas de GitHub

Advertencias

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • The SKILL.md excerpt is truncated in the provided documentation, but the full repository likely contains complete content. No critical issues found.
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, filesystem or document access
  • Dependency/runtime risk: credential or environment access, network or browser surface
  • Permission surface: secrets or environment access, filesystem or document access

Método

This report combines public metadata, AI review output, repository freshness, install readiness, OpenAgentSkill events, quality scoring, trust checks, and the agent safety gate. It is not a full source-code security review.

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