Rapport d’audit du skill
full-output-enforcement Rapport d’audit.
Overrides default LLM truncation behavior. Enforces complete code generation, bans placeholder patterns, and handles token-limit splits cleanly. Apply to any task requiring exhaustive, unabridged output.
Trust Score OpenAgentSkill
Trust Score OpenAgentSkill
The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.
Adoption GitHub
Validé100
96K stars GitHub
Activité stars/forks
Validé100
96K stars et 6.5K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
Validé100
Mis à jour aujourd’hui
Clarté de licence
Validé86
MIT
Complétude README/SKILL.md
Validé86
Les métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflow
Risque dépendances/runtime
Info72
Accès aux identifiants ou variables d’environnement
Disponibilité de l’installation
Validé92
npx skills add Leonxlnx/taste-skill --skill full-output-enforcement
Sécurité de la commande d’installation
Validé92
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
Avertissement60
secrets or environment access, filesystem or document access
Preuve du dépôt
Validé86
https://github.com/Leonxlnx/taste-skill/tree/main/skills/output-skill
État de revue
Avertissement52.86
L’approbation de revue IA est absente
Résultats prouvés par Agent
Info54
Pas encore de données de résultats Agent
Vérifications
Revue d’installation et d’adoption
Chemin d’installation
92
npx skills add Leonxlnx/taste-skill --skill full-output-enforcement
Dépôt
88
https://github.com/Leonxlnx/taste-skill/tree/main/skills/output-skill
Licence
86
MIT
Maintenance
100
Mis à jour aujourd’hui
Revue IA
55
Review approval is missing
Complétude README/SKILL.md
86
Usable description available
Risque de dépendances
72
Accès aux identifiants ou variables d’environnement
Sécurité de la commande d’installation
92
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
60
secrets or environment access, filesystem or document access
Activité stars/forks
100
96K stars et 6.5K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Adoption
88
96K stars GitHub
Avertissements
- Permission surface may require sandboxing
- L’approbation de revue IA est absente
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, filesystem or document access
- Permission surface: secrets or environment access, filesystem or document access
- 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.
Comparer les options proches
Skills associés à auditer ensuite
peft-fine-tuning
Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.
13K Stars · Rapport d’audit
distributed-llm-pretraining-torchtitan
Provides PyTorch-native distributed LLM pretraining using torchtitan with 4D parallelism (FSDP2, TP, PP, CP). Use when pretraining Llama 3.1, DeepSeek V3, or custom models at scale from 8 to 512+ GPUs with Float8, torch.compile, and distributed checkpointing.
13K Stars · Rapport d’audit
litert-lm
Creates an Android app that runs an open text LLM on the device, on the CPU or the GPU, with the LiteRT-LM Kotlin API. Use this skill to build a new chat, summarization or extraction app with a .litertlm model from Hugging Face litert-community (Gemma, Qwen, Llama, Phi) - the dependency and manifest entries, getting the model file onto the device, engine initialization, a streamed multi-turn conversation, the ViewModel and screen.
459 Stars · Rapport d’audit