ai-assist-design-creator

レビュー · 51
Registry に収録

Reverse-engineer a website's visual design system from a URL and produce a fully spec-compliant DESIGN.md file (https://github.com/google-labs-code/design.md). The output includes both machine-readable YAML design tokens (colors, typography, spacing, rounded corners, components)

Verified installs0
スター88
バージョン1.0.0
品質61/100 · 有望
信頼51/100 · Do not auto-install
監査69/100 · 要レビュー

供給アセットの概要

リサーチとナレッジ作業

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

カテゴリを見る

シナリオ

RAG and knowledge

I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.

Agent 適合

Claude Code + CLI + Codex

Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。

インストール

準備完了

npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator

メンテナンス

新しい

最終プッシュから 1 日

リスク

要レビュー

ライセンスが不明確です

GitHub 品質

88

61/100 品質 · 59/100 信頼

対象タグ

リサーチRAG and knowledgeagent-skill

レビュー注記

ライセンスが不明確です · Dependency or permission surface needs review

Agent 導入スコアカード

信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認

公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。

品質

有望
61

有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。

信頼

Do not auto-install
51

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

監査

要レビュー
69

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

OpenAgentSkill Trust Score v5

サンドボックス限定

Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

スター

GitHub スター 88

リポジトリ活動

スター 88、フォーク 12

メンテナンス

最終プッシュから 1 日

ライセンス

不明

インストール

npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator

インストール安全性

標準パッケージまたはランタイムのインストールパス

権限範囲

secrets or environment access, shell or command execution

Agent の成果

Agent の成果データはまだありません

ドキュメント

README/SKILL.md の文脈が十分です

リスク概要

本番前にレビュー

  • Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.
  • ライセンスが不明確です
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution

インストール準備状況

インストールパスを利用可能

  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • ライセンスが不明確です
  • Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません

Agent 可読メタデータ

このスキルの機械可読な判断データ。

このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。

JSON を開く

適したタスク

  • RAG and knowledge ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Chunk documents

適した Agent

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

インストール判断

コマンド
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator
ポリシー
ブロック
人によるレビュー
はい

信頼とリスク

信頼
51/100
監査
69/100
リスクレベル
要レビュー

成果ループ

エンドポイント
/api/agent/outcome
イベント ID
resolve
成果
5

インストールコマンド

npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator

使わない場合

  • ベンダー提供の SLA が必要なチーム
  • production agents without a repository review
  • Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.
  • 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
  • ライセンスが不明確です

Agent セーフティ v2

25/100 · 自動インストールを避ける

Blocked for auto-installブロック

This skill should not be selected by an agent without explicit human security review.

Do not auto-install. Inspect the source, dependencies, and permission surface first.

API で解決

Shell またはコマンド実行

Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。

ネットワークアクセス

Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。

ファイルシステムアクセス

Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。

Secrets or environment access

Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.

  • 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
  • ライセンスが不明確です

インストール先

Agent ワークフローにこのスキルをインストール

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install jparkerweb-ai-assist-design-creator

Agent 解決プラン

インストール前に Agent に適合性を検証させます。

Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。

テキストプランを開く

Agent が確認すべきこと

  • Resolve API でタスク適合と代替を確認。
  • 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
  • Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。

プロンプトをコピー

Task: Use ai-assist-design-creator in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-design-creator%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator/install
Install command: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent 引き継ぎ

別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

Install API を開く

Agent プロンプト

Use ai-assist-design-creator for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator/install, then install with: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator

Registry メタデータ

自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。

Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。

Manifest を開く

Agent 適合

61/100

RAG and knowledge

プラットフォーム

Claude Code

監査レポート

要レビュー · 69/100

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

監査レポートを見る評価レポートを見る

Agent 判断パネル

Fallback candidate for RAG and knowledge

まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。

61
準備状況
プロトタイプ
段階

スタック内の役割

代替候補

主な適合

RAG and knowledge

信頼ラベル

まずプロトタイプ

インストールパス

コマンド準備済み

使う場面

  • RAG and knowledge ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects

根拠

  • 最近のリポジトリ活動
  • インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
  • 品質プロファイル 61/100
  • OpenAgentSkill エンゲージメント 3 件

先にレビュー

  • Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.

実装パス

  1. 1サンドボックスの Agent にインストールし、RAG and knowledge タスクを一度最初から最後まで実行します。
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

信頼プロファイル

Do not auto-install

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

51
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub 採用度

確認

GitHub スター 88

スター/フォーク活動

確認

スター 88、フォーク 12; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません

最近のメンテナンス

合格

最終プッシュから 1 日

ライセンスの明確さ

確認

不明

良いシグナル

  • AI レビュー承認済み
  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • 最近保守されたリポジトリ
  • インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
  • 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です

インストール前にレビュー

  • Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.
  • ライセンスが不明確です
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • GitHub adoption: 88 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 88 stars, 12 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • License clarity: Unknown
  • Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
  • Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
  • 実際の Agent 成果レポートはまだありません
  • 無人インストールの前に人によるレビューが必要です

推奨アクション

Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.

品質プロファイル

有望 Agent ワークフロー向けの候補

有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。

61
GitHub スター
88
鮮度
1 日前
インストール準備完了
はい
ライセンス
不明
インストール前にレビュー: Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.

ワークフロー適合

このスキルを使うシナリオ

ワークフロー適合

完全なワークフローに追加

代替候補

インストール前に比較

このタスクに適する可能性のある類似スキル。

すべて比較

概要

--- name: ai-assist-design-creator description: "Reverse-engineer a website's visual design system from a URL and produce a fully spec-compliant DESIGN.md file (https://github.com/google-labs-code/design.md). The output includes both machine-readable YAML design tokens (colors, typography, spacing, rounded corners, components) and human-readable markdown rationale sections (Overview, Colors, Typography, Layout, Elevation & Depth, Shapes, Components, Do's and Don'ts). Use this skill whenever the user wants to generate a DESIGN.md, create a design system file from a website, capture a site's visual identity, extract design tokens, build a design spec from a URL, clone a site's look and feel, or scaffold a DESIGN.md from scratch. Also triggers on: 'design system from URL', 'generate DESIGN.md', 'extract colors from site', 'what are this site's design tokens', 'capture design from website'." argument-hint: "[URL of the site to reverse-engineer, or leave blank to be prompted]" ---

# DESIGN.md Creator

Reverse-engineer a website's visual design system and produce a fully spec-compliant `DESIGN.md` file following the [google-labs-code/design.md](https://github.com/google-labs-code/design.md) format.

## What this produces

A `DESIGN.md` file with two layers: 1. **YAML frontmatter** — machine-readable design tokens: colors, typography, spacing, rounded corners, components 2. **Markdown body** — human-readable rationale for each design decision, in 8 canonical sections

The output is ready for agents to consume immediately — no post-processing needed.

## Step 1: Get the URL

If the user provided a URL via `$ARGUMENTS`, use it. Otherwise ask:

> What website should I reverse-engineer? Provide the URL and I'll generate a DESIGN.md from its visual design. > > Optionally, also tell me: > - Where to save the file (default: `DESIGN.md` in the current directory) > - Whether this is a dark-mode or light-mode site (I'll detect this automatically if you don't know) > - Any specific components you want captured (buttons, cards, inputs, nav, etc.)

Wait for the URL before proceeding.

## Step 2: Fetch and analyze the site

Fetch the page and all significant visual signals:

1. **Fetch the main URL** — use whichever method your agent environment supports: - **`curl`** (works in any agent with shell access): `curl -sL --max-time 15 -A "Mozilla/5.0" "<URL>"` — captures raw HTML including `<style>` blocks and inline CSS - **`webfetch` tool** (if your agent provides it natively): use it directly for cleaner content extraction - If the initial fetch returns no CSS (JS-heavy SPA), also fetch the page's linked `.css` files: extract `<link rel="stylesheet" href="...">` URLs from the HTML, resolve each href to an absolute URL using the page's final URL after redirects (e.g., `/assets/app.css` → `https://example.com/assets/app.css`, `//cdn.example.com/app.css` → `https://cdn.example.com/app.css`), de-duplicate, then `curl` each one 2. **Identify key sub-pages** — if the site has a component library, style guide, or "About" page, fetch those too (up to 2–3 additional pages) to improve coverage 3. **Look for existing design system artifacts** — check for `/design-tokens.json`, `/tokens.json`, `tailwind.config.js`, or any design system links in the page source

What to extract from the fetched content:

| Signal | Where to look | |--------|--------------| | Brand colors | CSS variables (`--color-*`, `--primary`, etc.), inline styles, og:image colors, logo | | Typography | `font-family`, `font-size`, `font-weight`, `line-height`, `letter-spacing` in CSS | | Spacing scale | `--spacing-*`, padding/margin patterns, grid gutter values | | Corner radii | `border-radius` values across buttons, cards, inputs | | Elevation | `box-shadow`, `backdrop-filter`, `z-index` layering patterns | | Component styles | Button, card, input, nav, badge styles from class names or CSS | | Design personality | Logo, imagery, copy tone, overall layout density |

> **Note:** You're inferring from observed CSS/HTML. Be honest about what you can directly observe vs. what you're inferring from visual patterns. Dark-mode sites typically have low-luminance surface colors and high-contrast text; light-mode sites are the inverse. When you can't determine an exact hex value, make a design-coherent choice and note it in the prose.

## Step 3: Build the DESIGN.md

Read `references/design-md-spec.md` for the complete token schema and section rules.

### Token extraction rules

**Colors** — Extract the site's full color role set. At minimum: - `primary` — main brand/action color - `secondary` — supporting accent or secondary brand color - `neutral` / `surface` — background/surface color - `on-primary`, `on-surface` — text colors on those surfaces - Include semantic colors if detectable: `error`, `warning`, `success` - Name tokens semantically (`primary`, `secondary`, `tertiary`, `neutral`) or use Material Design role names if the site uses a Material-style palette

**Typography** — Identify the main type scale. Typically 5–12 levels: - Display/headline levels (large, impactful headings) - Body levels (body-lg, body-md, body-sm) - Label levels (captions, tags, small UI text) - Include all detectable properties: `fontFamily`, `fontSize`, `fontWeight`, `lineHeight`, `letterSpacing` - Dimensions must include units: `px`, `em`, or `rem`

**Spacing** — Extract the spacing scale. Common pattern: a base unit (4px or 8px) with named steps: `xs`, `sm`, `md`, `lg`, `xl`. Also include layout-specific values like `gutter`, `margin`, `container-max`.

**Rounded** — Extract corner radius values. Name them: `sm`, `DEFAULT`, `md`, `lg`, `xl`, `full` (for pill shapes).

**Components** — Capture 4–8 key components. For each, include as many valid properties as observed: `backgroundColor`, `textColor`, `typography` (token ref), `rounded` (token ref), `padding`, `height`, `width`. Use token references like `{colors.primary}` instead of hardcoded hex values wherever possible. Include hover variants as separate entries (e.g., `button-primary-hover`).

### Sections to write

Write all 8 sections in canonical order. Each section combines YAML tokens (defined in frontmatter) with prose rationale. For sections where tokens aren't applicable (Elevation, Shapes, Do's and Don'ts), write prose only.

1. **Overview** — Brand personality, target audience, emotional tone, design style (flat, glassmorphism, neumorphism, material, etc.), key design decisions. 2–4 sentences that give a coherent aesthetic picture.

2. **Colors** — Describe the role of each color palette entry. What does each color *mean* in the design? When is it used? Reference the token names.

3. **Typography** — Describe the font strategy: which typefaces, why they were chosen, how the scale is organized, any special treatments (tight tracking on headlines, text-shadow on dark backgrounds, etc.).

4. **Layout** — Grid system (fluid, fixed, 12-column?), spacing philosophy (8px grid, dense vs. airy), max-width, container strategy.

5. **Elevation & Depth** — How visual hierarchy is communicated: shadows, tonal layers, glassmorphism, borders, z-axis layering. If flat design, describe what replaces shadows.

6. **Shapes** — Corner radius philosophy: sharp/technical, soft/organic, fully rounded pills, mixed. Which components use which radius.

7. **Components** — Walk through the key component tokens and explain the design rationale for each group (action elements, containers, inputs, typography application).

8. **Do's and Don'ts** — 3–5 concrete rules for maintaining design consistency. Things like "always use `{colors.primary}` for CTAs, never `{colors.secondary}`" or "never use pure black (#000000) for text — use `on-surface`".

### YAML frontmatter structure

```yaml --- name: <Site/Brand Name> description: <optional one-line brand tagline> colors: primary: "#XXXXXX" ... typography: headline-lg: fontFamily: <font> fontSize: <Npx> fontWeight: <number> lineHeight: <1.2 or 24px> letterSpacing: <-0.02em or 1px> ... rounded: sm: <Npx or Nrem> ... spacing: base: <Npx> ... components: button-primary: backgroundColor: "{colors.primary}" ... ... --- ```

## Step 4: Validate and save

After generating the content:

1. **Self-check** these things before writing the file: - All token references (`{path.to.token}`) resolve to a defined token - Color values start with `#` followed by 6 hex digits - All dimension values have units (`px`, `em`, `rem`) — no bare numbers except: font weights, unitless line-height multipliers, and `spacing` values (which may be unitless ratios or column counts per the spec) - Section order matches the canonical order (Overview → Colors → Typography → Layout → Elevation & Depth → Shapes → Components → Do's and Don'ts) - Component properties: canonical keys (`backgroundColor`, `textColor`, `typography`, `rounded`, `padding`, `size`, `height`, `width`) pass the linter silently; unknown keys are accepted by the spec but will produce a linter warning — flag them in the confidence notes

2. **Check for an existing file** at the target path before writing: - If `DESIGN.md` (or the user-specified path) already exists, warn the user: "A `DESIGN.md` already exists at this path. Overwrite, save as `DESIGN-<site-name>.md`, or cancel?" Wait for their choice before writing. - If no file exists, proceed directly.

3. **Save the file** as `DESIGN.md` in the current working directory (or the path the user specified).

4. **Tell the user** what was generated:

> `DESIGN.md` saved. > > **Design system:** [Name] > **Style:** [e.g., Glassmorphism / Flat / Material / Custom] > **Colors:** [N tokens] — [brief palette description] > **Typography:** [N levels] — [font family names] > **Components:** [list of captured components] > > **Confidence notes:** > - [Any values that were inferred rather than directly observed] > - [Any sections that had limited CSS data and required design judgment] > > Want me to refine any section, add more components, or lint the file with `npx @google/design.md lint DESIGN.md`?

## Recovery

| Situation | How to handle | |-----------|--------------| | `webfetch` not available | Fall back to `curl -sL --max-time 15 -A "Mozilla/5.0" "<URL>"` — available in any agent with shell access | | Site blocks fetch (403/429) | Ask user to paste relevant CSS, screenshot, or describe the design manually | | JS-heavy SPA with no inline CSS | Fetch the JS bundle URL if visible; also try fetching linked `.css` files directly; ask user for computed styles or a screenshot as a last resort | | Can't determine exact hex values | Make design-coherent color choices; note them as "inferred" in prose and confidence notes | | Site uses a known design system (Material, Ant, Chakra, Tailwind UI) | Note this in the Overview — tokens will align with that system's defaults | | No typography found | Default to system fonts (Inter, -apple-system) and note it | | User wants lint | Run `npx @google/design.md lint DESIGN.md` and surface any errors/warnings |

## Rules

- Never fabricate specific brand hex values with false certainty — if you inferred a color, say so - All token cross-references must point to defined tokens — no dangling refs - Dimensions must always have units (exception: unitless `lineHeight` multipliers like `1.5` are valid) - The YAML frontmatter is normative; prose is explanatory context — don't contradict one with the other - Output goes in the current working directory as `DESIGN.md` unless the user specifies otherwise - If a section has genuinely no applicable content (e.g., a flat design with no elevation), include it briefly and explain: "This design system uses flat tonal layering rather than shadows — see Colors for the tonal surface stack"

技術詳細

バージョン
1.0.0
ライセンス
Unknown
最終更新
2026年8月23日
公開日
2026年8月21日

判断の要約

代替候補

61
準備完了
プロトタイプ
段階

最近のリポジトリ活動

監査

インストールレビュー

インストールと採用のレビュー

69
要レビュー
セキュリティ
62/100
メンテナンス
100/100
インストール
92/100
完全な監査を開く評価レポートを見る

Agent 実証エビデンス

Agent 実証エビデンス

Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。

0
実証済み
Needs first agent run自動インストール: 先にレビュー最新: 不明
成功率
直近の失敗
成果
0
出力品質
失敗
0
非該当
0
インストール数
0
リスクによりブロック
0
設定が必要
0
本番
0

Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。

インストール

Agent ワークフローに追加

無料・オープンソース. 本番 Agent にインストールする前にレポートを確認してください。

成長ループ

共有キット

X

ai-assist-design-creator 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。

キュレーターノート
ai-assist-design-creator: Reverse-engineer a website's visual design system from a URL and produce a fully spec-complia...

88 stars

https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator?ref=x
X 下書きを開く
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for ai-assist-design-creator:
https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator?ref=x

Install: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator
返信の下書きを開く

掲載元

Registry により登録

申請可能

この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。

作成者
jparkerweb
インデックス作成者
OpenAgentSkill コミュニティインデックス

帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。

このスキルを申請

所有者の申請

このスキル掲載を申請

この Registry により登録 掲載は jparkerweb に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。

クリエイター被リンクキット

README にエビデンスバッジを追加

開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-design-creator?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-design-creator?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-design-creator?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-design-creator?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator)

作者

J

jparkerweb

@jparkerweb

プラットフォーム適合

健全性シグナル

GitHub スター
88
品質スコア
37/100
最終 GitHub プッシュ
2026年8月22日
フレームワークのヒント
不明
OpenAgentSkill 閲覧数
3
インストールコピー数
0
外部クリック
0

コミュニティシグナル

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信頼と安全性

Do not auto-install

51
  • GitHub 採用度GitHub スター 88確認
  • スター/フォーク活動スター 88、フォーク 12; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
  • 最近のメンテナンス最終プッシュから 1 日合格
  • ライセンスの明確さ不明確認
  • README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
  • 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, credential or environment access修正