Skill-Audit-Bericht

Machine Learning Design Primer Audit-Bericht.

Learn how to design and implement effective Machine Learning systems from start to finish.

Experimentell · PrüfenPrüfung nötigErstellt 23. Aug. 2026Heuristisches Metadaten-Audit
63
Audit
71
Vertrauen
46
Qualität
81
Sicherheit
38
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

276 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Warnung

57

276 Stars und 27 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Fehlgeschlagen

38

2 Jahre seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Warnung

42

Unbekannt

README/SKILL.md-Vollständigkeit

Bestanden

90

Metadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-Kontext

Abhängigkeits-/Laufzeitrisiko

Bestanden

90

Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten

Installationsverfügbarkeit

Bestanden

92

npx skills add ibragim-bad/machine-learning-design-primer

Sicherheit des Installationsbefehls

Bestanden

92

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

Bestanden

86

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Repository-Nachweis

Bestanden

86

https://github.com/ibragim-bad/machine-learning-design-primer

Prüfstatus

Bestanden

88

KI-Prüfdaten verfügbar

Agent-validierte Ergebnisse

Info

54

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Prüfungen

Installations- und Adoptionsprüfung

7 Bestanden · 13 Prüfung nötig

Installationspfad

92

Bestanden

npx skills add ibragim-bad/machine-learning-design-primer

Repository

88

Bestanden

https://github.com/ibragim-bad/machine-learning-design-primer

Lizenz

45

Prüfen

Unbekannt

Wartung

38

Beheben

2 Jahre seit dem letzten Push

KI-Prüfung

88

Bestanden

Approved with no listed issues

README/SKILL.md-Vollständigkeit

90

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

276 Stars und 27 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Akzeptanz

68

Info

276 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

  • Lizenz ist unklar
  • Repository appears stale
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • Repository looks stale
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • Stars/forks activity: 276 stars, 27 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Recent maintenance: 2y since push
  • License clarity: Unknown

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.

Nahe Optionen vergleichen

Ähnliche Skills als Nächstes prüfen