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Skill 审计报告

Customer Lifetime Prediction Using Python 审计报告.

What is CLV or LTV? CLV or LTV is a metric that helps you measure the customer's lifetime value to a business. In this kernel, I am sharing the customer lifetime value prediction using BG-NBD, Pareto, NBD & Gamma Model on top of RFM in Python.

实验性 · 审查需审查生成于 2026年8月22日启发式元数据审计
60
审计
69
信任
43
质量
81
安全性
20
维护
92
安装

OpenAgentSkill 信任评分

69
人工审查

OpenAgentSkill 信任评分

Trust Score 帮助 Agent 在安装前判断一个 Skill 是否足以进入候选清单。

GitHub 采用度

信息

62

167 个 GitHub Stars

Star/Fork 活跃度

信息

62

167 个 Star，59 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息

近期维护

失败

22

距上次推送 4 年

许可证清晰度

警告

42

未知

README/SKILL.md 完整度

通过

90

元数据包含足够的用法与工作流上下文

依赖与运行时风险

通过

90

公开元数据中未发现主要依赖风险提示

安装可用性

通过

92

npx skills add mukulsinghal001/customer-lifetime-prediction-using-python

安装命令安全性

通过

92

标准软件包或运行时安装路径

权限范围

通过

86

文件系统或文档访问

仓库证据

通过

86

https://github.com/mukulsinghal001/customer-lifetime-prediction-using-python

审查状态

通过

88

可用 AI 审查数据

Agent 验证结果

信息

54

暂未有 Agent 结果数据

检查项

安装与采用审查

7 通过 · 12 需审查

安装路径

92

通过

npx skills add mukulsinghal001/customer-lifetime-prediction-using-python

仓库

88

通过

https://github.com/mukulsinghal001/customer-lifetime-prediction-using-python

许可证

45

检查

未知

维护

20

修复

距上次推送 4 年

AI 审查

88

通过

Approved with no listed issues

README/SKILL.md 完整度

90

通过

Usable description available

依赖风险

90

通过

公开元数据中未发现主要依赖风险提示

安装命令安全性

92

通过

标准软件包或运行时安装路径

权限范围

86

通过

文件系统或文档访问

Star/Fork 活跃度

62

检查

167 个 Star，59 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息

采用度

68

信息

167 个 GitHub Stars

Financial decision safety

58

检查

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

警告

  • 许可证不清晰
  • 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
  • License clarity: Unknown

方法

本报告综合公开元数据、AI 审查输出、仓库活跃度、安装就绪度、OpenAgentSkill 事件、质量评分、信任检查和 Agent 安全门槛；它不是完整的源代码安全审计。

对比相近选项

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