スキル監査レポート
david-silver 監査レポート.
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.
OpenAgentSkill Trust Score
OpenAgentSkill Trust Score
Trust Score は、インストール前に候補に入れる安全性を Agent が判断する助けになります。
GitHub 採用度
情報62
GitHub スター 122
スター/フォーク活動
警告57
スター 122、フォーク 18; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格88
最終プッシュから 2 か月
ライセンスの明確さ
合格86
MIT
README/SKILL.md の完全性
情報76
公開メタデータにはより十分な README/SKILL.md の文脈が必要です
依存関係/ランタイムのリスク
合格90
公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません
インストール可否
合格92
npx skills add K-Dense-AI/mimeographs --skill david-silver
インストールコマンドの安全性
合格92
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
合格100
公開メタデータに高リスクな権限範囲はありません
リポジトリ根拠
合格86
https://github.com/K-Dense-AI/mimeographs/tree/main/mimeographs/david-silver
レビュー状況
情報66
AI レビューデータを利用できます
Agent 検証結果
情報54
Agent の成果データはまだありません
チェック
インストールと採用のレビュー
インストール経路
92
npx skills add K-Dense-AI/mimeographs --skill david-silver
リポジトリ
88
https://github.com/K-Dense-AI/mimeographs/tree/main/mimeographs/david-silver
ライセンス
86
MIT
メンテナンス
88
最終プッシュから 2 か月
AI レビュー
55
Core principles contain duplication: the first three principles all express the same 'discard human data to break performance ceiling' idea with cosmetic rewording.
README/SKILL.md の完全性
84
Usable description available
依存関係リスク
90
公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません
インストールコマンドの安全性
92
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
100
公開メタデータに高リスクな権限範囲はありません
スター/フォーク活動
57
スター 122、フォーク 18; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
採用度
68
GitHub スター 122
警告
- 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
方法
このレポートは公開メタデータ、AI レビュー、リポジトリの鮮度、インストール準備、OpenAgentSkill イベント、品質スコア、信頼チェック、Agent セーフティゲートを統合します。完全なソースコード監査ではありません。
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mono-color
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