Rapport d’audit du skill

mindmap Rapport d’audit.

Create hierarchical mind maps using PlantUML @startmindmap syntax. Best for brainstorming, topic decomposition, study notes, and decision trees with automatic radial layout, left/right branches, and per-node styling.

Révisé · RevoirRevue nécessaireGénéré 13 oct. 2026Audit heuristique des métadonnées
74
Audit
69
Confiance
59
Qualité
82
Sécurité
88
Maintain
92
Installer

Trust Score OpenAgentSkill

69
Revue manuelle

Trust Score OpenAgentSkill

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

Adoption GitHub

Avertissement

48

37 stars GitHub

Activité stars/forks

Avertissement

43

37 stars et 2 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

88

1 mois depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

86

MIT

Complétude README/SKILL.md

Validé

86

Les métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflow

Risque dépendances/runtime

Validé

90

Aucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiques

Disponibilité de l’installation

Validé

92

npx skills add guoliang1114-boop/AriaAI --skill mindmap

Sécurité de la commande d’installation

Validé

92

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Validé

100

Aucune surface de permissions à haut risque dans les métadonnées publiques

Preuve du dépôt

Validé

86

https://github.com/guoliang1114-boop/AriaAI/tree/main/skills/mindmap

État de revue

Info

66

Données de revue IA disponibles

Résultats prouvés par Agent

Info

54

Pas encore de données de résultats Agent

Vérifications

Revue d’installation et d’adoption

8 Validé · 14 Revue nécessaire

Chemin d’installation

92

Validé

npx skills add guoliang1114-boop/AriaAI --skill mindmap

Dépôt

88

Validé

https://github.com/guoliang1114-boop/AriaAI/tree/main/skills/mindmap

Licence

86

Validé

MIT

Maintenance

88

Validé

1 mois depuis le dernier push

Revue IA

55

Vérifier

The SKILL.md does not define an explicit input/output contract or step-by-step workflow, so an agent must infer how to collect user requirements, structure the map, and present the output.

Complétude README/SKILL.md

86

Validé

Usable description available

Risque de dépendances

90

Validé

Aucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiques

Sécurité de la commande d’installation

92

Validé

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

100

Validé

Aucune surface de permissions à haut risque dans les métadonnées publiques

Activité stars/forks

43

Corriger

37 stars et 2 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Adoption

42

Vérifier

37 stars GitHub

Financial decision safety

58

Vérifier

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

Avertissements

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • The SKILL.md does not define an explicit input/output contract or step-by-step workflow, so an agent must infer how to collect user requirements, structure the map, and present the output.
  • The metadata.author field is used as promotional content for Markdown Viewer instead of identifying the skill author, and the parsed metadata does not include a top-level author field.
  • There is no limitations section explaining when mind maps are not appropriate or what PlantUML renderer/version is required.
  • No security guidance is provided about untrusted user-supplied labels or PlantUML features such as includes/URLs that could produce unexpected behavior when rendered by a privileged service.
  • Low GitHub adoption signal
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 37 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 37 stars, 2 forks; issue activity unavailable in current metadata

Méthode

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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