Rapport d’audit du skill

env-and-assets-bootstrap Rapport d’audit.

Rigor Setup skill for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to prepare a conservative conda-first environment, checkpoint and dataset path assumptions, cache location hints, and setup notes before any run on a README-documented repository. Do not use for repo scanning, full orchestration, paper interpretation, final run reporting, or generic environment setup that is not tied to a specific reproduction target.

Bloqué · BloquerRevue nécessaireGénéré 14 oct. 2026Audit heuristique des métadonnées
74
Audit
66
Confiance
70
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

484 stars GitHub

Activité stars/forks

Avertissement

57

484 stars et 16 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 lllllllama/RigorPilot-Skills --skill env-and-assets-bootstrap

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/lllllllama/RigorPilot-Skills/tree/main/skills/env-and-assets-bootstrap

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 · 13 Revue nécessaire

Chemin d’installation

92

Validé

npx skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill env-and-assets-bootstrap

Dépôt

88

Validé

https://github.com/lllllllama/RigorPilot-Skills/tree/main/skills/env-and-assets-bootstrap

Licence

86

Validé

MIT

Maintenance

88

Validé

1 mois depuis le dernier push

Revue IA

55

Vérifier

The skill references an external shared operating principles file (`../ai-research-reproduction/references/agent-operating-principles.md`) that is not included in the skill directory; this could break if the parent repository structure changes.

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

484 stars et 16 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Adoption

68

Info

484 stars GitHub

Avertissements

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • The skill references an external shared operating principles file (`../ai-research-reproduction/references/agent-operating-principles.md`) that is not included in the skill directory; this could break if the parent repository structure changes.
  • The `bootstrap_env.py` script imports from `plan_setup` without ensuring that module is available in the same directory; this is fine within the skill but could be fragile if the skill is copied standalone.
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • Stars/forks activity: 484 stars, 16 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.