OpenAgentSkill
GitHub200+

Vorinstallations-Eval

calculator Eval-Bericht.

Eine maschinenlesbare Installationsentscheidung für Agents: Task-Fit, Trust Score, Audit Score, Installationssicherheit, Berechtigungsumfang und ein konkreter Validierungsplan vor dem Einsatz im Workspace.

Prüfung nötigMittleres RisikoPrüfen Richtlinie
73
Eval-Bericht
74
Vertrauen
79
Audit
67
Agent-Sicherheit

Manuelle Prüfung

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

Erforderliche Gates

Prüfungen, die ein Agent vor der Installation bestehen muss

JSON öffnen

Aufgabenpassung

70

Warnung

Task fit is weak; compare alternatives before selecting.

  • Evaluate calculator before installing it in an agent workflow
  • automation
  • Browser automation workflows; Claude Code teams; teams that value GitHub adoption signals

Installationspfad

92

Bestanden

Install handoff is available.

  • npx skills add EXboys/evotown --skill calculator

Sicherheit des Installationsbefehls

92

Bestanden

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

  • npx skills add EXboys/evotown --skill calculator

Vertrauenswert

74

Warnung

Good trust signals with a few areas worth checking before rollout.

  • Starke Shortlist
  • 665 GitHub-Stars
  • MIT

Audit-Score

79

Warnung

Prüfung nötig

  • main.py does not handle malformed JSON or non-numeric inputs gracefully; json.loads() and float() can raise uncaught exceptions and crash with a traceback.

Agent-Sicherheitsprüfung

67

Warnung

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

  • Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.
  • main.py does not handle malformed JSON or non-numeric inputs gracefully; json.loads() and float() can raise uncaught exceptions and crash with a traceback.

Lizenzklarheit

86

Bestanden

MIT

  • MIT

Berechtigungsumfang

100

Bestanden

Keine Hochrisiko-Berechtigungsfläche in öffentlichen Metadaten

  • Network access: medium

Validierungsplan

Was der Agent als Nächstes tun sollte

  1. 1Inspect repository, README/SKILL.md, license, and recent commits before production use.
  2. 2Install in an isolated workspace or sandbox with no production secrets available.
  3. 3Run the smallest representative task and record files touched, commands run, network access, and outputs.
  4. 4Compare the selected skill against at least one alternative when the eval status is review or failed.
  5. 5Promote only after the agent reports a successful verification result and unresolved warnings are accepted.

Nicht verwenden, wenn

Bedingungen für eine andere Skill

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • production agents without a repository review
  • main.py does not handle malformed JSON or non-numeric inputs gracefully; json.loads() and float() can raise uncaught exceptions and crash with a traceback.
  • Input validation is minimal: missing fields default to add/0, which can silently produce results instead of reporting invalid requests.
  • SKILL.md does not document error behavior, limitations, or the exact output format beyond simple examples.
  • float() accepts non-finite values like Infinity/NaN in some JSON inputs, which could lead to misleading results.

Unterstützende Prüfungen

Vertrauenssignale hinter der Entscheidung

README/SKILL.md-Vollständigkeit

Bestanden

86

Metadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-Kontext

Aktuelle Wartung

Bestanden

88

2 Monate seit dem letzten Push

Alternativen verfügbar

Bestanden

82

Alternative skills are available for comparison.