Informe de auditoría del skill

autoskill Informe de auditoría.

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.

Experimental · RevisarRequiere revisiónGenerado 22 ago 2026Auditoría heurística de metadatos
84
Auditoría
73
Confianza
92
Calidad
72
Seguridad
100
Maintain
92
Instalar

Trust Score de OpenAgentSkill

73
Lista sólida

Trust Score de OpenAgentSkill

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

Adopción en GitHub

Aprobado

100

34K estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Aprobado

97

34K estrellas y 3.3K forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Aprobado

100

2 días desde el último push

Claridad de licencia

Aprobado

86

MIT license

Completitud de README/SKILL.md

Aprobado

86

Los metadatos incluyen suficiente contexto de uso y flujo de trabajo

Riesgo de dependencias/runtime

Advertencia

46

command execution surface, credential or environment access

Disponibilidad de instalación

Aprobado

92

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

Seguridad del comando de instalación

Aprobado

92

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

Fallido

22

secrets or environment access, shell or command execution

Evidencia del repositorio

Aprobado

86

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

Estado de revisión

Info

66

Hay datos de revisión por IA disponibles

Resultados comprobados por Agent

Info

54

Aún no hay datos de resultados del Agent

Comprobaciones

Revisión de instalación y adopción

8 Aprobado · 10 Requiere revisión

Ruta de instalación

92

Aprobado

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

Repositorio

88

Aprobado

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

Licencia

86

Aprobado

MIT license

Mantenimiento

100

Aprobado

2 días desde el último push

Revisión por IA

55

Revisar

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.

Completitud de README/SKILL.md

86

Aprobado

Usable description available

Riesgo de dependencias

46

Corregir

command execution surface, credential or environment access

Seguridad del comando de instalación

92

Aprobado

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

22

Corregir

secrets or environment access, shell or command execution

Actividad de stars/forks

97

Aprobado

34K estrellas y 3.3K forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Adopción

88

Aprobado

34K estrellas de GitHub

Advertencias

  • 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

Método

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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