Skill-Audit-Bericht

autoskill Audit-Bericht.

Observe the user's screen via screenpipe, detect repeated research workflows, match them against existing scientific-agent-skills, and draft new skills (or composition recipes that chain existing ones) for the patterns not yet covered. Use when the user asks to analyze their recent work and propose skills based on what they actually do. Requires the screenpipe daemon (https://github.com/screenpipe/screenpipe) running locally on port 3030 — the skill has no other data source and will refuse to run if screenpipe is unreachable. All detection runs locally; only redacted cluster summaries reach the LLM.

Experimentell · PrüfenPrüfung nötigErstellt 22. Aug. 2026Heuristisches Metadaten-Audit
84
Audit
73
Vertrauen
92
Qualität
72
Sicherheit
100
Maintain
92
Installieren

OpenAgentSkill Trust Score

73
Starke Shortlist

OpenAgentSkill Trust Score

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

GitHub-Akzeptanz

Bestanden

100

34K GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Bestanden

97

34K Stars und 3.3K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

100

2 Tage seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

86

MIT license

README/SKILL.md-Vollständigkeit

Bestanden

86

Metadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-Kontext

Abhängigkeits-/Laufzeitrisiko

Warnung

46

command execution surface, credential or environment access

Installationsverfügbarkeit

Bestanden

92

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill autoskill

Sicherheit des Installationsbefehls

Bestanden

92

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

Fehlgeschlagen

22

secrets or environment access, shell or command execution

Repository-Nachweis

Bestanden

86

https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/autoskill

Prüfstatus

Info

66

KI-Prüfdaten verfügbar

Agent-validierte Ergebnisse

Info

54

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Prüfungen

Installations- und Adoptionsprüfung

8 Bestanden · 10 Prüfung nötig

Installationspfad

92

Bestanden

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill autoskill

Repository

88

Bestanden

https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/autoskill

Lizenz

86

Bestanden

MIT license

Wartung

100

Bestanden

2 Tage seit dem letzten Push

KI-Prüfung

55

Prüfen

The skill depends on the screenpipe daemon and a SCREENPIPE_TOKEN; if the daemon is not running or the token is invalid, the skill will fail. Documentation covers this, but a more explicit error-handling section in SKILL.md could help.

README/SKILL.md-Vollständigkeit

86

Bestanden

Usable description available

Abhängigkeitsrisiko

46

Beheben

command execution surface, credential or environment access

Sicherheit des Installationsbefehls

92

Bestanden

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

22

Beheben

secrets or environment access, shell or command execution

Star-/Fork-Aktivität

97

Bestanden

34K Stars und 3.3K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Akzeptanz

88

Bestanden

34K GitHub-Stars

Warnungen

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • The skill depends on the screenpipe daemon and a SCREENPIPE_TOKEN; if the daemon is not running or the token is invalid, the skill will fail. Documentation covers this, but a more explicit error-handling section in SKILL.md could help.
  • Cloud backends (Claude/Foundry) are optional but require the user to supply API keys; the skill does not perform additional runtime validation of the endpoint beyond the cleartext check, so a misconfigured (but HTTPS) remote endpoint could receive data. This is acceptable given the user explicitly configures it, but the documentation could emphasise the privacy implications more strongly.
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
  • Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution

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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