Informe de auditoría del skill
david-silver Informe de auditoría.
Applies the reasoning of David Silver, lead researcher on AlphaGo and AlphaZero at DeepMind, to problems of AI design, reinforcement learning, and open-ended discovery. Use this skill whenever you are designing AI systems, evaluating learning algorithms, balancing exploration vs. exploitation, choosing research problems, or discussing how to break past human performance ceilings. Reach for this whenever the user asks about self-play, Monte-Carlo Tree Search, tabula rasa learning, AGI, or moving from human-curated data to autonomous experience. It helps shift the focus from hardcoding human knowledge to building systems that learn for themselves.
Trust Score de OpenAgentSkill
Trust Score de OpenAgentSkill
The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.
Adopción en GitHub
Info62
122 estrellas de GitHub
Actividad de stars/forks
Advertencia57
122 estrellas y 18 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales
Mantenimiento reciente
Aprobado88
2 meses desde el último push
Claridad de licencia
Aprobado86
MIT
Completitud de README/SKILL.md
Info76
Los metadatos públicos necesitan más contexto de README/SKILL.md
Riesgo de dependencias/runtime
Aprobado90
No hay indicios importantes de riesgo de dependencias en los metadatos públicos
Disponibilidad de instalación
Aprobado92
npx skills add K-Dense-AI/mimeographs --skill david-silver
Seguridad del comando de instalación
Aprobado92
Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución
Superficie de permisos
Aprobado100
No hay superficie de permisos de alto riesgo en los metadatos públicos
Evidencia del repositorio
Aprobado86
https://github.com/K-Dense-AI/mimeographs/tree/main/mimeographs/david-silver
Estado de revisión
Info66
Hay datos de revisión por IA disponibles
Resultados comprobados por Agent
Info54
Aún no hay datos de resultados del Agent
Comprobaciones
Revisión de instalación y adopción
Ruta de instalación
92
npx skills add K-Dense-AI/mimeographs --skill david-silver
Repositorio
88
https://github.com/K-Dense-AI/mimeographs/tree/main/mimeographs/david-silver
Licencia
86
MIT
Mantenimiento
88
2 meses desde el último push
Revisión por IA
55
Core principles contain duplication: the first three principles all express the same 'discard human data to break performance ceiling' idea with cosmetic rewording.
Completitud de README/SKILL.md
84
Usable description available
Riesgo de dependencias
90
No hay indicios importantes de riesgo de dependencias en los metadatos públicos
Seguridad del comando de instalación
92
Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución
Superficie de permisos
100
No hay superficie de permisos de alto riesgo en los metadatos públicos
Actividad de stars/forks
57
122 estrellas y 18 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales
Adopción
68
122 estrellas de GitHub
Advertencias
- Core principles contain duplication: the first three principles all express the same 'discard human data to break performance ceiling' idea with cosmetic rewording.
- The skill lacks concrete RL engineering heuristics (e.g., baseline subtraction, eligibility traces, exploration scaling) that are present in the source corpus, making it less actionable for actual ML engineering.
- Frameworks and heuristics sections omit source attributions (src_XXX tags) that would improve traceability and credibility.
- Quality score needs review
- Stars/forks activity: 122 stars, 18 forks; issue activity unavailable in current metadata
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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