Skill-Audit-Bericht

ml-autoresearch Audit-Bericht.

Use when the user wants an autonomous ML research loop that does more than blindly try changes. After every training run the agent analyses what actually happened inside the model — gradients, activations, embeddings, errors, data — and grounds the next change in that evidence. A `<literature>` on/off dial adds scientific-literature grounding: off behaves as a pure analysis-first loop; on searches papers, grades the evidence, and implements only what prior work supports. One change per run; loops forever until interrupted. Not for one-off training runs or hyperparameter sweeps.

Blockiert · BlockierenPrüfung nötigErstellt 13. Okt. 2026Heuristisches Metadaten-Audit
73
Audit
72
Vertrauen
63
Qualität
78
Sicherheit
76
Maintain
92
Installieren

OpenAgentSkill Trust Score

72
Starke Shortlist

OpenAgentSkill Trust Score

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

GitHub-Akzeptanz

Info

62

163 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Warnung

57

163 Stars und 19 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Info

76

4 Monate seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

86

MIT

README/SKILL.md-Vollständigkeit

Bestanden

86

Metadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-Kontext

Abhängigkeits-/Laufzeitrisiko

Info

64

credential or environment access, network or browser surface

Installationsverfügbarkeit

Bestanden

92

npx skills add gaasher/Agent-Loop-Skills --skill ml-autoresearch

Sicherheit des Installationsbefehls

Bestanden

92

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

Fehlgeschlagen

22

secrets or environment access, shell or command execution

Repository-Nachweis

Bestanden

86

https://github.com/gaasher/Agent-Loop-Skills/tree/main/loops/ml-autoresearch

Prüfstatus

Bestanden

88

KI-Prüfdaten verfügbar

Agent-validierte Ergebnisse

Info

54

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Prüfungen

Installations- und Adoptionsprüfung

6 Bestanden · 12 Prüfung nötig

Installationspfad

92

Bestanden

npx skills add gaasher/Agent-Loop-Skills --skill ml-autoresearch

Repository

88

Bestanden

https://github.com/gaasher/Agent-Loop-Skills/tree/main/loops/ml-autoresearch

Lizenz

86

Bestanden

MIT

Wartung

76

Prüfen

4 Monate seit dem letzten Push

KI-Prüfung

88

Bestanden

Approved with no listed issues

README/SKILL.md-Vollständigkeit

86

Bestanden

Usable description available

Abhängigkeitsrisiko

64

Prüfen

credential or environment access, network or browser surface

Sicherheit des Installationsbefehls

92

Bestanden

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

22

Beheben

secrets or environment access, shell or command execution

Star-/Fork-Aktivität

57

Beheben

163 Stars und 19 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Akzeptanz

68

Info

163 GitHub-Stars

Financial decision safety

58

Prüfen

Research-only use: do not treat output as financial advice or execute a position without human approval.

Warnungen

  • Permission surface may require sandboxing
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • Stars/forks activity: 163 stars, 19 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution

Methode

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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