Skill-Audit-Bericht

Best Of Ml Python Audit-Bericht.

🏆 A ranked list of awesome machine learning Python libraries. Updated weekly.

Geprüft · PrüfenPrüfung nötigErstellt 22. Aug. 2026Heuristisches Metadaten-Audit

92

Audit

90

Vertrauen

100

Qualität

88

Sicherheit

88

Maintain

92

Installieren

OpenAgentSkill Trust Score

90

Produktionskandidat

OpenAgentSkill Trust Score

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

GitHub-Akzeptanz

Bestanden

100

24K GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Bestanden

97

24K Stars und 3.1K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

88

2 Monate seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

86

CC-BY-SA-4.0

README/SKILL.md-Vollständigkeit

Info

74

Öffentliche Metadaten benötigen mehr README/SKILL.md-Kontext

Abhängigkeits-/Laufzeitrisiko

Bestanden

90

Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten

Installationsverfügbarkeit

Bestanden

92

npx skills add lukasmasuch/best-of-ml-python

Sicherheit des Installationsbefehls

Bestanden

92

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

Bestanden

86

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Repository-Nachweis

Bestanden

86

https://github.com/lukasmasuch/best-of-ml-python

Prüfstatus

Bestanden

88

KI-Prüfdaten verfügbar

Agent-validierte Ergebnisse

Info

54

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Prüfungen

Installations- und Adoptionsprüfung

11 Bestanden · 3 Prüfung nötig

Installationspfad

92

Bestanden

npx skills add lukasmasuch/best-of-ml-python

Repository

88

Bestanden

https://github.com/lukasmasuch/best-of-ml-python

Lizenz

86

Bestanden

CC-BY-SA-4.0

Wartung

88

Bestanden

2 Monate seit dem letzten Push

KI-Prüfung

88

Bestanden

Approved with no listed issues

README/SKILL.md-Vollständigkeit

84

Bestanden

Usable description available

Abhängigkeitsrisiko

90

Bestanden

Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten

Sicherheit des Installationsbefehls

92

Bestanden

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

86

Bestanden

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Star-/Fork-Aktivität

97

Bestanden

24K Stars und 3.1K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Akzeptanz

88

Bestanden

24K GitHub-Stars

Financial decision safety

58

Prüfen

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

Warnungen

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

Methode

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.

Installationspfad

Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

$ npx skills add lukasmasuch/best-of-ml-python

Agent-lesbare Metadaten

Maschinen-Entscheidungspaket

Das eingebettete JSON enthält passende Aufgaben und Agents, Installationsbefehl, Vertrauenswert, Sicherheitsgate, Alternativen und Ausschlussbedingungen für die Agent-Prüfung.

Installationsrichtlinie: Prüfen
Beste Agents: Data Analysis + Codex
Alternativen: 3

Agent-JSON öffnen

Signale

Audit-Score: 92/100
Quality: 100/100
Trust: 90/100
Install safety: 92/100
Berechtigungsumfang: 86/100
Wartung: 2 Monate seit dem letzten Push
Ereignisse: 35 Ereignisse
GitHub-Stars: 24K
Letzter Push: 11. Juni 2026

Agent-Sicherheit v2

76/100 · Vor Installation prüfen

Mit Berechtigungshinweisen geprüftPrüfen

Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.

Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent-Sicherheitswert 76/100

Netzwerkzugriff

Mittel

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Dateisystemzugriff

Mittel

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

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Geprüft · PrüfenPrüfung nötigErstellt 22. Aug. 2026Heuristisches Metadaten-Audit

92

Audit

90

Vertrauen

100

Qualität

88

Sicherheit

88

Maintain

92

Installieren

OpenAgentSkill Trust Score

90

Produktionskandidat

OpenAgentSkill Trust Score

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

GitHub-Akzeptanz

Bestanden

100

24K GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Bestanden

97

24K Stars und 3.1K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

88

2 Monate seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

86

CC-BY-SA-4.0

README/SKILL.md-Vollständigkeit

Info

74

Öffentliche Metadaten benötigen mehr README/SKILL.md-Kontext

Abhängigkeits-/Laufzeitrisiko

Bestanden

90

Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten

Installationsverfügbarkeit

Bestanden

92

npx skills add lukasmasuch/best-of-ml-python

Sicherheit des Installationsbefehls

Bestanden

92

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

Bestanden

86

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Repository-Nachweis

Bestanden

86

https://github.com/lukasmasuch/best-of-ml-python

Prüfstatus

Bestanden

88

KI-Prüfdaten verfügbar

Agent-validierte Ergebnisse

Info

54

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Prüfungen

Installations- und Adoptionsprüfung

11 Bestanden · 3 Prüfung nötig

Installationspfad

92

Bestanden

npx skills add lukasmasuch/best-of-ml-python

Repository

88

Bestanden

https://github.com/lukasmasuch/best-of-ml-python

Lizenz

86

Bestanden

CC-BY-SA-4.0

Wartung

88

Bestanden

2 Monate seit dem letzten Push

KI-Prüfung

88

Bestanden

Approved with no listed issues

README/SKILL.md-Vollständigkeit

84

Bestanden

Usable description available

Abhängigkeitsrisiko

90

Bestanden

Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten

Sicherheit des Installationsbefehls

92

Bestanden

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

86

Bestanden

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Star-/Fork-Aktivität

97

Bestanden

24K Stars und 3.1K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Akzeptanz

88

Bestanden

24K GitHub-Stars

Financial decision safety

58

Prüfen

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

Warnungen

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

Methode

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.

Installationspfad

Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

$ npx skills add lukasmasuch/best-of-ml-python

Agent-lesbare Metadaten

Maschinen-Entscheidungspaket

Das eingebettete JSON enthält passende Aufgaben und Agents, Installationsbefehl, Vertrauenswert, Sicherheitsgate, Alternativen und Ausschlussbedingungen für die Agent-Prüfung.

Installationsrichtlinie: Prüfen
Beste Agents: Data Analysis + Codex
Alternativen: 3

Agent-JSON öffnen

Signale

Audit-Score: 92/100
Quality: 100/100
Trust: 90/100
Install safety: 92/100
Berechtigungsumfang: 86/100
Wartung: 2 Monate seit dem letzten Push
Ereignisse: 35 Ereignisse
GitHub-Stars: 24K
Letzter Push: 11. Juni 2026

Agent-Sicherheit v2

76/100 · Vor Installation prüfen

Mit Berechtigungshinweisen geprüftPrüfen

Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.

Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent-Sicherheitswert 76/100

Netzwerkzugriff

Mittel

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Dateisystemzugriff

Mittel

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

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Geprüft · PrüfenPrüfung nötigErstellt 22. Aug. 2026Heuristisches Metadaten-Audit

92

Audit

90

Vertrauen

100

Qualität

88

Sicherheit

88

Maintain

92

Installieren

OpenAgentSkill Trust Score

90

Produktionskandidat

OpenAgentSkill Trust Score

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

GitHub-Akzeptanz

Bestanden

100

24K GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Bestanden

97

24K Stars und 3.1K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

88

2 Monate seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

86

CC-BY-SA-4.0

README/SKILL.md-Vollständigkeit

Info

74

Öffentliche Metadaten benötigen mehr README/SKILL.md-Kontext

Abhängigkeits-/Laufzeitrisiko

Bestanden

90

Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten

Installationsverfügbarkeit

Bestanden

92

npx skills add lukasmasuch/best-of-ml-python

Sicherheit des Installationsbefehls

Bestanden

92

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

Bestanden

86

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Repository-Nachweis

Bestanden

86

https://github.com/lukasmasuch/best-of-ml-python

Prüfstatus

Bestanden

88

KI-Prüfdaten verfügbar

Agent-validierte Ergebnisse

Info

54

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Prüfungen

Installations- und Adoptionsprüfung

11 Bestanden · 3 Prüfung nötig

Installationspfad

92

Bestanden

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Repository

88

Bestanden

https://github.com/lukasmasuch/best-of-ml-python

Lizenz

86

Bestanden

CC-BY-SA-4.0

Wartung

88

Bestanden

2 Monate seit dem letzten Push

KI-Prüfung

88

Bestanden

Approved with no listed issues

README/SKILL.md-Vollständigkeit

84

Bestanden

Usable description available

Abhängigkeitsrisiko

90

Bestanden

Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten

Sicherheit des Installationsbefehls

92

Bestanden

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsumfang

86

Bestanden

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Star-/Fork-Aktivität

97

Bestanden

24K Stars und 3.1K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Akzeptanz

88

Bestanden

24K GitHub-Stars

Financial decision safety

58

Prüfen

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

Warnungen

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

Methode

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.

Installationspfad

Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

$ npx skills add lukasmasuch/best-of-ml-python

Agent-lesbare Metadaten

Maschinen-Entscheidungspaket

Das eingebettete JSON enthält passende Aufgaben und Agents, Installationsbefehl, Vertrauenswert, Sicherheitsgate, Alternativen und Ausschlussbedingungen für die Agent-Prüfung.

Installationsrichtlinie: Prüfen
Beste Agents: Data Analysis + Codex
Alternativen: 3

Agent-JSON öffnen

Signale

Audit-Score: 92/100
Quality: 100/100
Trust: 90/100
Install safety: 92/100
Berechtigungsumfang: 86/100
Wartung: 2 Monate seit dem letzten Push
Ereignisse: 35 Ereignisse
GitHub-Stars: 24K
Letzter Push: 11. Juni 2026

Agent-Sicherheit v2

76/100 · Vor Installation prüfen

Mit Berechtigungshinweisen geprüftPrüfen

Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.

Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent-Sicherheitswert 76/100

Netzwerkzugriff

Mittel

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Dateisystemzugriff

Mittel

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

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