Rapport d’audit du skill

chem-dft-orca-optimization Rapport d’audit.

Run DFT geometry optimization (minimization or TS search) on a molecular structure using ORCA via SCINE/ReaDuct wrapper.

Bloqué · BloquerRevue nécessaireGénéré 11 oct. 2026Audit heuristique des métadonnées
73
Audit
66
Confiance
66
Qualité
73
Sécurité
88
Maintain
92
Installer

Trust Score OpenAgentSkill

66
Revue manuelle

Trust Score OpenAgentSkill

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

Adoption GitHub

Info

62

161 stars GitHub

Activité stars/forks

Avertissement

57

161 stars et 24 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

88

1 mois 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

Avertissement

54

command execution surface, credential or environment access

Disponibilité de l’installation

Validé

92

npx skills add learningmatter-mit/AtomisticSkills --skill chem-dft-orca-optimization

Sécurité de la commande d’installation

Validé

92

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Échoué

36

secrets or environment access, shell or command execution

Preuve du dépôt

Validé

86

https://github.com/learningmatter-mit/AtomisticSkills/tree/main/.agents/skills/chem-dft-orca-optimization

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

6 Validé · 16 Revue nécessaire

Chemin d’installation

92

Validé

npx skills add learningmatter-mit/AtomisticSkills --skill chem-dft-orca-optimization

Dépôt

88

Validé

https://github.com/learningmatter-mit/AtomisticSkills/tree/main/.agents/skills/chem-dft-orca-optimization

Licence

86

Validé

MIT

Maintenance

88

Validé

1 mois depuis le dernier push

Revue IA

55

Vérifier

The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is comprehensive and well-structured.

Complétude README/SKILL.md

86

Validé

Usable description available

Risque de dépendances

54

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

36

Corriger

secrets or environment access, shell or command execution

Activité stars/forks

57

Corriger

161 stars et 24 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Adoption

68

Info

161 stars GitHub

Financial decision safety

58

Vérifier

Research-only use: do not treat output as financial advice or execute a position without human approval.

Avertissements

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is comprehensive and well-structured.
  • The skill depends on external software (ORCA, SCINE) and a specific conda environment, which may limit portability but is clearly documented.
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • Stars/forks activity: 161 stars, 24 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • 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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