스킬 감사 보고서
litert-lm 감사 보고서.
Creates an Android app that runs an open text LLM on the device, on the CPU or the GPU, with the LiteRT-LM Kotlin API. Use this skill to build a new chat, summarization or extraction app with a .litertlm model from Hugging Face litert-community (Gemma, Qwen, Llama, Phi) - the dependency and manifest entries, getting the model file onto the device, engine initialization, a streamed multi-turn conversation, the ViewModel and screen.
OpenAgentSkill 신뢰 점수
OpenAgentSkill 신뢰 점수
Trust Score는 설치 전에 후보 목록에 넣을 만큼 안전한지 Agent가 판단하도록 돕습니다.
GitHub 채택도
정보62
GitHub 스타 459
스타/포크 활동
정보62
스타 459, 포크 122; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다
최근 유지보수
통과100
마지막 푸시 후 4일
라이선스 명확성
통과86
Apache-2.0
README/SKILL.md 완성도
통과86
메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다
의존성/런타임 위험
정보64
command execution surface, network or browser surface
설치 가능 여부
통과92
npx skills add google-ai-edge/litert-samples --skill litert-lm
설치 명령 안전성
통과92
표준 패키지 또는 런타임 설치 경로
권한 범위
경고48
shell or command execution, filesystem or document access
저장소 근거
통과86
https://github.com/google-ai-edge/litert-samples/tree/main/skills/litert-lm
검토 상태
경고46
AI 검토 승인이 없습니다
Agent 검증 결과
정보54
아직 Agent 결과 데이터가 없습니다
검사
설치 및 채택 검토
설치 경로
92
npx skills add google-ai-edge/litert-samples --skill litert-lm
저장소
88
https://github.com/google-ai-edge/litert-samples/tree/main/skills/litert-lm
라이선스
86
Apache-2.0
유지보수
100
마지막 푸시 후 4일
AI 검토
55
Review approval is missing
README/SKILL.md 완성도
86
Usable description available
의존성 위험
64
command execution surface, network or browser surface
설치 명령 안전성
92
표준 패키지 또는 런타임 설치 경로
권한 범위
48
shell or command execution, filesystem or document access
스타/포크 활동
62
스타 459, 포크 122; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다
채택도
68
GitHub 스타 459
경고
- Permission surface may require sandboxing
- AI 검토 승인이 없습니다
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
- Permission surface: shell or command execution, filesystem or document access
- Review status: AI review approval is missing
방법
이 보고서는 공개 메타데이터, AI 검토 결과, 저장소 최신성, 설치 준비 상태, OpenAgentSkill 이벤트, 품질 점수, 신뢰 검사와 Agent 안전 게이트를 결합합니다. 전체 소스 코드 보안 감사는 아닙니다.
가까운 옵션 비교
다음으로 감사할 관련 스킬
full-output-enforcement
Overrides default LLM truncation behavior. Enforces complete code generation, bans placeholder patterns, and handles token-limit splits cleanly. Apply to any task requiring exhaustive, unabridged output.
96K 스타 · 감사 보고서
peft-fine-tuning
Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.
13K 스타 · 감사 보고서
distributed-llm-pretraining-torchtitan
Provides PyTorch-native distributed LLM pretraining using torchtitan with 4D parallelism (FSDP2, TP, PP, CP). Use when pretraining Llama 3.1, DeepSeek V3, or custom models at scale from 8 to 512+ GPUs with Float8, torch.compile, and distributed checkpointing.
13K 스타 · 감사 보고서