スキル監査レポート
full-output-enforcement 監査レポート.
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.
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
合格100
GitHub スター 96K
スター／フォーク活動
合格100
スター 96K、フォーク 6.5K; 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
情報72
認証情報または環境変数アクセス
インストール可否
合格92
npx skills add Leonxlnx/taste-skill --skill full-output-enforcement
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
警告60
secrets or environment access, filesystem or document access
リポジトリ根拠
合格86
https://github.com/Leonxlnx/taste-skill/tree/main/skills/output-skill
レビュー状況
警告52.86
AI レビュー承認がありません
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 Leonxlnx/taste-skill --skill full-output-enforcement
リポジトリ
88
https://github.com/Leonxlnx/taste-skill/tree/main/skills/output-skill
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
55
Review approval is missing
README/SKILL.md の完全性
86
Usable description available
依存関係リスク
72
認証情報または環境変数アクセス
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
60
secrets or environment access, filesystem or document access
スター／フォーク活動
100
スター 96K、フォーク 6.5K; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
採用度
88
GitHub スター 96K
警告
- Permission surface may require sandboxing
- AI レビュー承認がありません
- 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
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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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.
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