スキル監査レポート
Python Computer Vision From Scratch 監査レポート.
This repository explores the variety of techniques commonly used to analyze and interpret images. It also describes challenging real-world applications where vision is being successfully used, both for specialized applications such as medical imaging, and for fun, consumer-level tasks such as image editing and stitching, which students can apply to their own personal photos and videos.
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
情報62
GitHub スター 245
スター／フォーク活動
情報62
スター 245、フォーク 194; 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
失敗22
最終プッシュから 4 年
ライセンスの明確さ
合格86
MIT
README/SKILL.md の完全性
合格90
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
合格90
公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません
インストール可否
合格92
npx skills add milaan9/Python_Computer_Vision_from_Scratch
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
合格86
ファイルシステムまたはドキュメントアクセス
リポジトリ根拠
合格86
https://github.com/milaan9/Python_Computer_Vision_from_Scratch
レビュー状況
合格88
AI レビューデータを利用できます
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 milaan9/Python_Computer_Vision_from_Scratch
リポジトリ
88
https://github.com/milaan9/Python_Computer_Vision_from_Scratch
ライセンス
86
MIT
メンテナンス
20
最終プッシュから 4 年
AI レビュー
88
Approved with no listed issues
README/SKILL.md の完全性
90
Usable description available
依存関係リスク
90
公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません
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
86
ファイルシステムまたはドキュメントアクセス
スター／フォーク活動
62
スター 245、フォーク 194; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
採用度
68
GitHub スター 245
Financial decision safety
58
Research-only use: do not treat output as financial advice or execute a position without human approval.
警告
- Repository appears stale
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
- Repository looks stale
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Quality score needs review
- Recent maintenance: 4y since push
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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