Rapport d’audit du skill

datalad Rapport d’audit.

Retrieves, versions, and publishes scientific datasets with DataLad and git-annex, and captures computational provenance with datalad run, rerun, and containers-run. Use when cloning or fetching data from OpenNeuro, DANDI, datasets.datalad.org, or any DataLad dataset; when a file in a dataset reads as a broken symlink or a small pointer instead of real data; when an analysis needs a machine-readable record of how each output was produced so it can be re-executed; or when publishing a dataset to siblings such as a GitHub repository plus a storage remote. Also use to decide between DataLad and plain Git for a data-carrying repository.

Expérimental · RevoirRevue nécessaireGénéré 13 oct. 2026Audit heuristique des métadonnées
83
Audit
77
Confiance
88
Qualité
70
Sécurité
100
Maintain
92
Installer

Trust Score OpenAgentSkill

77
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

48K stars GitHub

Activité stars/forks

Validé

97

48K stars et 4.3K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

100

8 jours depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

86

MIT

Complétude README/SKILL.md

Validé

86

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

Risque dépendances/runtime

Échoué

36

command execution surface, credential or environment access

Disponibilité de l’installation

Validé

92

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

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/datalad

État de revue

Avertissement

50.75

L’approbation de revue IA est absente

Résultats prouvés par Agent

Info

54

Pas encore de données de résultats Agent

Vérifications

Revue d’installation et d’adoption

8 Validé · 11 Revue nécessaire

Chemin d’installation

92

Validé

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

Dépôt

88

Validé

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

Licence

86

Validé

MIT

Maintenance

100

Validé

8 jours depuis le dernier push

Revue IA

55

Vérifier

Review approval is missing

Complétude README/SKILL.md

86

Validé

Usable description available

Risque de dépendances

36

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

48K stars et 4.3K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Adoption

88

Validé

48K stars GitHub

Avertissements

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • L’approbation de revue IA est absente
  • Quality score needs review
  • 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
  • Review status: AI review approval is missing

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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