Rapport d’audit du skill

autoskill Rapport d’audit.

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.

Expérimental · RevoirRevue nécessaireGénéré 22 août 2026Audit heuristique des métadonnées
84
Audit
73
Confiance
92
Qualité
72
Sécurité
100
Maintain
92
Installer

Trust Score OpenAgentSkill

73
Liste solide

Trust Score OpenAgentSkill

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

Adoption GitHub

Validé

100

34K stars GitHub

Activité stars/forks

Validé

97

34K stars et 3.3K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

100

2 jours depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

86

MIT license

Complétude README/SKILL.md

Validé

86

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

Risque dépendances/runtime

Avertissement

46

command execution surface, credential or environment access

Disponibilité de l’installation

Validé

92

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

Sécurité de la commande d’installation

Validé

92

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Échoué

22

secrets or environment access, shell or command execution

Preuve du dépôt

Validé

86

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

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 · 10 Revue nécessaire

Chemin d’installation

92

Validé

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

Dépôt

88

Validé

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

Licence

86

Validé

MIT license

Maintenance

100

Validé

2 jours depuis le dernier push

Revue IA

55

Vérifier

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.

Complétude README/SKILL.md

86

Validé

Usable description available

Risque de dépendances

46

Corriger

command execution surface, credential or environment access

Sécurité de la commande d’installation

92

Validé

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

22

Corriger

secrets or environment access, shell or command execution

Activité stars/forks

97

Validé

34K stars et 3.3K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Adoption

88

Validé

34K stars GitHub

Avertissements

  • 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

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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