gza-log-insights

Prüfen · 59
Im Registry indexiert

Analyze gza run logs to find recurring anti-patterns, wasted effort, and suggest AGENTS.md or workflow improvements

Verified installs0
Stars11
Version1.0.0
Qualität57/100 · Vielversprechend
Vertrauen59/100 · Do not auto-install
Audit73/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Coding- und Entwickler-Agents

Code review, repo analysis, testing, CI, GitHub, DevOps, and developer workflow skills.

Bereich ansehen

Szenario

GitHub automation

I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.

Agent-Fit

Claude Code + CLI + Codex

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights

Wartung

Aktuell

1 Tage seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

Permission surface may require sandboxing

GitHub-Qualität

11

57/100 Qualität · 67/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

CodingGitHub automationautomationagent-skill

Review-Notizen

Permission surface may require sandboxing · No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Vielversprechend
57

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Vertrauen

Do not auto-install
59

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

Audit

Prüfung nötig
73

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

11 GitHub-Stars

Repository-Aktivität

11 Stars und 1 Forks

Wartung

1 Tage seit dem letzten Push

Lizenz

MIT

Installieren

npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

shell or command execution, filesystem or document access

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Starker README/SKILL.md-Kontext

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

  • No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist angegeben
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • Browser automation-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Navigate pages

Geeignete Agents

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
59/100
Audit
73/100
Risikoebene
Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.
  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung

Agent-Sicherheit v2

41/100 · Automatische Installation vermeiden

ExperimentellPrüfen

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Per API auflösen

Hoch

Shell- oder Befehlsausführung

Die Skill-Metadaten verweisen auf Terminal-, CLI-, Shell-, Subprozess- oder Befehlsausführungs-Workflows.

Mittel

Netzwerkzugriff

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

Mittel

Dateisystemzugriff

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

Mittel

Datenbankzugriff

Die Skill kann Schemata prüfen, Datenbanken abfragen oder mit persistenten Speichern arbeiten.

  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
  • Permission surface may require sandboxing

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install mhawthorne-gza-log-insights

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use gza-log-insights in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20gza-log-insights%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-log-insights/install
Install command: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Agent-Prompt

Use gza-log-insights for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-log-insights/install, then install with: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Agent-Fit

57/100

Browser automation

Plattformen

Claude Code

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 73/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Needs validation for Browser automation

Do a manual repository review before adding this to an agent workflow.

57
Bereitschaft
Prüfen
Phase

Rolle im Stack

Validierung nötig

Primäre Eignung

Browser automation

Vertrauenslabel

Manuelle Prüfung nötig

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • Browser automation-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidenz

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 57/100
  • 2 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

  • Low GitHub adoption signal
  • No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Browser automation-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Do not auto-install

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

59
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Beheben

11 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Beheben

11 Stars und 1 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

1 Tage seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

MIT

Positive Signale

  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Kürzlich gewartetes Repository
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
  • GitHub adoption: 11 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Permission surface: shell or command execution, filesystem or document access
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.

Qualitätsprofil

Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

57
GitHub-Stars
11
Aktualität
vor 1 Tagen
Installationsbereit
Ja
Lizenz
MIT
Vor Installation prüfen: Low GitHub adoption signal · No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

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Übersicht

--- name: gza-log-insights description: Analyze gza run logs to find recurring anti-patterns, wasted effort, and suggest AGENTS.md or workflow improvements allowed-tools: Read, Bash(uv run python -c:*), Bash(wc:*), Bash(ls:*), Bash(head:*), Bash(tail:*) version: 1.0.0 public: false ---

# Gza Log Insights

Analyze gza execution logs to find recurring anti-patterns, wasted compute, and actionable improvements. This skill scans task transcript logs (`*.log`) and paired ops logs (`*.ops.jsonl`), aggregates patterns across many runs, and produces recommendations for AGENTS.md updates, prompt improvements, or workflow changes.

## Process

### Step 1: Locate and inventory logs

Find the log directory and count available logs:

```bash uv run python -c " from gza.config import load_config cfg = load_config() log_dir = cfg.get_log_dir() print(str(log_dir)) " ```

Then list and count: ```bash ls <log_dir> | wc -l ```

If no logs exist, report that and stop.

### Step 2: Run the analysis script

Run the following comprehensive analysis across all log files. This script extracts patterns from the JSONL log format (where each line is a JSON entry with types: system, assistant, user, result).

```bash uv run python -c " import json, os, re, sys from collections import Counter, defaultdict from pathlib import Path

from gza.config import load_config cfg = load_config() log_dir = cfg.get_log_dir()

log_files = sorted(log_dir.glob('*.log')) ops_log_files = sorted(log_dir.glob('*.ops.jsonl')) if not log_files: print('No log files found.') sys.exit(0)

# --- Counters --- bare_commands = Counter() # commands missing 'uv run' failed_bash = Counter() # bash commands that failed git_errors = Counter() # git-specific errors tool_distribution = Counter() # overall tool usage skill_errors = Counter() # failed skill executions import_errors = Counter() # Python import errors file_too_large = 0 # Read tool file-too-large errors no_module_pytest = 0 # 'No module named pytest' sqlite_not_found = 0 # sqlite3 not available worktree_git_errors = 0 # git fails in cleaned-up worktrees test_runs_per_log = [] # (filename, count) for test-heavy logs result_subtypes = Counter() # success vs error_max_turns etc costs = [] # per-log costs high_cost_logs = [] # logs with cost info repeated_patterns = Counter() # any command run 5+ times in a single log

BARE_PREFIXES = ['gza ', 'pytest', 'mypy ', 'python ']

for logfile in log_files: tool_uses_in_log = {} # tool_use_id -> command test_runs = 0 bash_cmds_in_log = Counter() fname = logfile.name

with open(logfile) as f: for line in f: line = line.strip() if not line: continue try: entry = json.loads(line) except (json.JSONDecodeError, ValueError): continue

etype = entry.get('type', '')

# --- System init: skip ---

# --- Assistant messages: extract tool calls --- if etype == 'assistant': msg = entry.get('message', {}) for c in msg.get('content', []): if c.get('type') == 'tool_use': tool = c.get('name', '') inp = c.get('input', {}) tid = c.get('id', '') tool_distribution[tool] += 1

if tool == 'Bash': cmd = inp.get('command', '').strip() tool_uses_in_log[tid] = cmd bash_cmds_in_log[cmd[:80]] += 1

# Check bare commands for prefix in BARE_PREFIXES: if cmd.startswith(prefix) and not cmd.startswith('uv run'): bare_commands[cmd[:100]] += 1

# Count test/lint runs if 'pytest' in cmd or 'mypy' in cmd: test_runs += 1

# --- User messages: extract tool results --- if etype == 'user': msg = entry.get('message', {}) for c in msg.get('content', []): if c.get('type') != 'tool_result': continue tid = c.get('tool_use_id', '') is_err = c.get('is_error', False) content = str(c.get('content', ''))

# Skill errors — 'Execute skill: X' with is_error=True is NORMAL # in headless mode (skill loaded successfully). Only count as # error if the content indicates a real failure (e.g. 'Unknown skill'). if is_err and 'skill' in content.lower(): if 'Execute skill' in content: pass # Normal headless behavior, not an error elif 'Unknown skill' in content: skill_name = content.split('Unknown skill:')[-1].strip()[:40] if 'Unknown skill:' in content else content[:60] skill_errors[skill_name] += 1 else: skill_errors[content[:60]] += 1

# File too large if 'exceeds maximum allowed' in content: file_too_large += 1

# Specific error categories if 'not a git repository' in content: worktree_git_errors += 1 if 'sqlite3: command not found' in content: sqlite_not_found += 1 if 'No module named pytest' in content: no_module_pytest += 1 if 'ImportError' in content: idx = content.find('ImportError') import_errors[content[idx:idx+80]] += 1

# Failed bash commands if tid in tool_uses_in_log: cmd = tool_uses_in_log[tid] exit_match = re.search(r'Exit code (\d+)', content[:30]) if exit_match and exit_match.group(1) != '0': short = cmd[:60] failed_bash[short] += 1 if cmd.strip().startswith('git'): git_errors[short] += 1

# --- Result entry --- if etype == 'result': result_subtypes[entry.get('subtype', '?')] += 1 cost = entry.get('total_cost_usd', 0) if cost: costs.append(cost) high_cost_logs.append((fname, cost, entry.get('num_turns', 0)))

if test_runs > 0: test_runs_per_log.append((fname, test_runs))

# Repeated commands in single log for cmd, count in bash_cmds_in_log.items(): if count >= 5: repeated_patterns[cmd] += 1

# ========== OUTPUT ========== print('=' * 70) print('GZA LOG INSIGHTS REPORT') print(f'Analyzed {len(log_files)} transcript logs and {len(ops_log_files)} ops logs') print('=' * 70)

# Section 1: Outcome summary print('\n## Task Outcomes') for st, count in result_subtypes.most_common(): print(f' {st}: {count}') if costs: print(f' Total spend: \${sum(costs):.2f} across {len(costs)} tasks') print(f' Average cost: \${sum(costs)/len(costs):.2f}/task')

# Section 2: Bare commands if bare_commands: print(f'\n## Bare Commands (missing uv run) — {sum(bare_commands.values())} total') print('These commands were invoked without \"uv run\" prefix, which may fail in') print('environments without the package installed globally.') for cmd, count in bare_commands.most_common(15): print(f' {count}x: {cmd}')

# Section 3: Git errors if worktree_git_errors or git_errors: print(f'\n## Git Errors — {worktree_git_errors} "not a git repository" + {sum(git_errors.values())} failed git commands') print('Includes stale worktrees, missing repos, and other git failures.') for cmd, count in git_errors.most_common(10): print(f' {count}x: {cmd}')

# Section 4: Missing tools/modules missing = [] if no_module_pytest: missing.append(f'\"No module named pytest\": {no_module_pytest} occurrences') if sqlite_not_found: missing.append(f'\"sqlite3: command not found\": {sqlite_not_found} occurrences') if file_too_large: missing.append(f'Read tool file-too-large errors: {file_too_large} occurrences') if import_errors: for err, count in import_errors.most_common(5): missing.append(f'{err}: {count}x') if missing: print(f'\n## Missing Dependencies / Environment Issues') for m in missing: print(f' - {m}')

# Section 5: Skill resolution errors (not counting normal 'Execute skill' responses) if skill_errors: print(f'\n## Skill Resolution Errors — {sum(skill_errors.values())} total') print('Note: \"Execute skill: X\" with is_error=True is normal in headless mode.') print('Only \"Unknown skill\" and other genuine failures are counted here.') for skill, count in skill_errors.most_common(): print(f' {count}x: {skill}')

# Section 6: Test-heavy logs (potential loops) heavy = [(f, c) for f, c in test_runs_per_log if c >= 8] if heavy: print(f'\n## Test-Heavy Runs (8+ test/lint invocations — possible loops)') for fname, count in sorted(heavy, key=lambda x: -x[1])[:10]: print(f' {count} runs: {fname[:70]}')

# Section 7: Repeated commands within single logs if repeated_patterns: print(f'\n## Repeated Commands (same command 5+ times in one session)') for cmd, num_logs in repeated_patterns.most_common(10): print(f' in {num_logs} log(s): {cmd}')

# Section 8: Failed bash commands if failed_bash: print(f'\n## Most Common Bash Failures — {sum(failed_bash.values())} total') for cmd, count in failed_bash.most_common(15): print(f' {count}x: {cmd}')

# Section 9: Cost outliers if high_cost_logs: expensive = sorted(high_cost_logs, key=lambda x: -x[1])[:5] print(f'\n## Most Expensive Runs') for fname, cost, turns in expensive: print(f' \${cost:.2f} ({turns} turns): {fname[:60]}')

# Section 10: Tool distribution print(f'\n## Tool Usage Distribution') for tool, count in tool_distribution.most_common(): print(f' {tool}: {count}')

print() " ```

### Step 3: Read AGENTS.md for current guidance

Read the project's AGENTS.md to understand what instructions agents already have. This helps identify gaps — patterns in the logs that aren't addressed by existing documentation.

### Step 4: Synthesize recommendations

Based on the analysis, produce actionable recommendations in these categories:

#### A. AGENTS.md Updates For each anti-pattern found in logs, suggest a specific line to add to AGENTS.md that would prevent the issue. Examples:

- If bare `pytest`/`mypy`/`gza` commands are common: > Add to AGENTS.md: "Always use `uv run pytest`, `uv run mypy`, `uv run gza` — never bare commands. The project uses uv for dependency management."

- If git worktree errors are frequent: > Add to AGENTS.md: "When running in a worktree, verify git works before running git commands. If the worktree's .git file is stale, do not attempt git init or repair — report the issue instead."

- If `python -m pytest` is used instead of `uv run pytest`: > Add to AGENTS.md: "Use `uv run pytest` (not `python -m pytest` or bare `pytest`). The uv tool manages the virtual environment."

- If sqlite3 is used directly: > Add to AGENTS.md: "Do not use the `sqlite3` CLI — it may not be installed. Use `uv run python -c 'from gza.db import ...'` to query the database."

- If the Read tool hits file-too-large errors:

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
MIT
Letzte Aktualisierung
21. Aug. 2026
Veröffentlicht
21. Aug. 2026

Entscheidungsübersicht

Validierung nötig

57
Bereit
Prüfen
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

73
Prüfung nötig
Sicherheit
74/100
Wartung
100/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
Letzter Fehler
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für gza-log-insights, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
gza-log-insights: Analyze gza run logs to find recurring anti-patterns, wasted effort, and suggest AGENTS.md or...

11 stars

https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for gza-log-insights:
https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights?ref=x

Install: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Registry-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
mhawthorne
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

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Eigentümeranspruch

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Dieser Registry-indexiert-Eintrag wird mhawthorne zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

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[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-log-insights?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-log-insights?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-log-insights?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-log-insights?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights)

Autor

M

mhawthorne

@mhawthorne

Plattform-Fit

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
11
Qualitätswert
31/100
Letzter GitHub-Push
21. Aug. 2026
Framework-Hinweise
Unbekannt
OpenAgentSkill-Aufrufe
2
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

Community-Signal

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Vertrauen & Sicherheit

Do not auto-install

59
  • GitHub-Akzeptanz11 GitHub-StarsBeheben
  • Star-/Fork-Aktivität11 Stars und 1 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarBeheben
  • Aktuelle Wartung1 Tage seit dem letzten PushBestanden
  • LizenzklarheitMITBestanden
  • README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
  • Abhängigkeits-/Laufzeitrisikocommand execution surface, database surfaceInfo