スキル監査レポート

ml4t-registry-system 監査レポート.

Content-addressed experiment tracking for ML trading models. Use when versioning models, features, or experiment artifacts for reproducibility.

レビュー済み · レビュー要レビュー生成日 2026年10月14日ヒューリスティックなメタデータ監査
75
監査
69
信頼
60
品質
80
セキュリティ
100
保守
92
インストール

OpenAgentSkill Trust Score

69
手動レビュー

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

失敗

30

GitHub スター 20

スター/フォーク活動

失敗

37

スター 20、フォーク 11; 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

最終プッシュから 14 日

ライセンスの明確さ

合格

86

Apache-2.0

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

合格

82

database surface

インストール可否

合格

92

npx skills add ml4t/skills --skill ml4t-registry-system

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

88

データベースアクセス

リポジトリ根拠

合格

86

https://github.com/ml4t/skills/tree/main/infrastructure/registry-system

レビュー状況

情報

66

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

8 合格 · 12 要レビュー

インストール経路

92

合格

npx skills add ml4t/skills --skill ml4t-registry-system

リポジトリ

88

合格

https://github.com/ml4t/skills/tree/main/infrastructure/registry-system

ライセンス

86

合格

Apache-2.0

メンテナンス

100

合格

最終プッシュから 14 日

AI レビュー

55

確認

Metadata fields like 'book_chapters' and 'library' are not used in the skill content, which may be confusing.

README/SKILL.md の完全性

86

合格

Usable description available

依存関係リスク

82

合格

database surface

インストールコマンドの安全性

92

合格

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

88

合格

データベースアクセス

スター/フォーク活動

37

修正

スター 20、フォーク 11; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません

採用度

42

確認

GitHub スター 20

Financial decision safety

58

確認

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

警告

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • Metadata fields like 'book_chapters' and 'library' are not used in the skill content, which may be confusing.
  • The skill is tailored to ML trading models but could be generalized to any ML experiment tracking; however, this is not a blocker.
  • Low GitHub adoption signal
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 20 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 20 stars, 11 forks; issue activity unavailable in current metadata

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。

近い選択肢を比較

次に監査する関連スキル