スキル監査レポート
anti-defensive-writing 監査レポート.
Reduce defensive writing in drafts and revisions by removing unnecessary caveats, disclaimers, hedges, apology-like framing, negative self-limiting statements, and over-explanations while preserving necessary scope, accuracy, safety, legal, ethical, and methodological limits. Use when drafting or revising academic writing, papers, essays, abstracts, introductions, contribution statements, discussions, conclusions, technical explanations, grant writing, product writing, policy writing, professional reports, or any text the user wants to be clearer, stronger, more direct, more concise, more confident, less verbose, less caveated, less apologetic, or less defensive.
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 136
スター/フォーク活動
警告51
スター 136、フォーク 3; 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100
本日プッシュ
ライセンスの明確さ
合格86
MIT
README/SKILL.md の完全性
合格86
メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります
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 Kiterlin/anti-defensive-writing --skill anti-defensive-writing
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/Kiterlin/anti-defensive-writing/tree/main/skill/anti-defensive-writing
レビュー状況
合格88
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 Kiterlin/anti-defensive-writing --skill anti-defensive-writing
リポジトリ
88
https://github.com/Kiterlin/anti-defensive-writing/tree/main/skill/anti-defensive-writing
ライセンス
86
MIT
メンテナンス
100
本日プッシュ
AI レビュー
88
Approved with no listed issues
README/SKILL.md の完全性
86
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
51
スター 136、フォーク 3; 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 136
警告
- Quality score needs review
- Stars/forks activity: 136 stars, 3 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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