Skill-Audit-Bericht

power-analysis Audit-Bericht.

Use when the user is planning a two-arm comparison (an A/B test, a simple RCT, a behavioral study, or a two-model/two-config evaluation) and needs to size it and preregister it before collecting data — finding the per-group sample size that hits target statistical power for the smallest effect worth detecting, auditing the design against a validity checklist, and locking it in a preregistration. Only for a single two-arm comparison with one primary outcome. Not for factorial, repeated-measures, clustered/multilevel, time-series, adaptive, or survival designs; not for analyzing data already collected; not for choosing the outcome or manipulation from domain knowledge.

Geprüft · PrüfenPrüfung nötigErstellt 13. Okt. 2026Heuristisches Metadaten-Audit
74
Audit
71
Vertrauen
63
Qualität
82
Sicherheit
76
Maintain
92
Installieren

OpenAgentSkill Trust Score

71
Manuelle Prüfung

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

Bestanden

90

Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten

Installationsverfügbarkeit

Bestanden

92

npx skills add gaasher/Agent-Loop-Skills --skill power-analysis

Sicherheit des Installationsbefehls

Bestanden

92

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

Bestanden

86

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Repository-Nachweis

Bestanden

86

https://github.com/gaasher/Agent-Loop-Skills/tree/main/loops/power-analysis

Prüfstatus

Info

66

KI-Prüfdaten verfügbar

Agent-validierte Ergebnisse

Info

54

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Prüfungen

Installations- und Adoptionsprüfung

7 Bestanden · 10 Prüfung nötig

Installationspfad

92

Bestanden

npx skills add gaasher/Agent-Loop-Skills --skill power-analysis

Repository

88

Bestanden

https://github.com/gaasher/Agent-Loop-Skills/tree/main/loops/power-analysis

Lizenz

86

Bestanden

MIT

Wartung

76

Prüfen

4 Monate seit dem letzten Push

KI-Prüfung

55

Prüfen

The power simulation uses a normal approximation (z-test) which is slightly optimistic for very small sample sizes (<20 per group); this is documented but could mislead users if they ignore the caveat.

README/SKILL.md-Vollständigkeit

86

Bestanden

Usable description available

Abhängigkeitsrisiko

90

Bestanden

Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten

Sicherheit des Installationsbefehls

92

Bestanden

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

86

Bestanden

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

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

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • The power simulation uses a normal approximation (z-test) which is slightly optimistic for very small sample sizes (<20 per group); this is documented but could mislead users if they ignore the caveat.
  • The skill is narrowly scoped to two-arm comparisons with continuous or binary outcomes; users with other designs must be careful not to misuse it.
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • Stars/forks activity: 163 stars, 19 forks; issue activity unavailable in current metadata

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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