Rapport d’audit du skill
context-optimization Rapport d’audit.
This skill should be used for improving context efficiency: context budgeting, observation masking, prefix or KV-cache strategy, partitioning, token-cost reduction, retrieval scoping, and extending effective context capacity without lowering answer quality.
Trust Score OpenAgentSkill
Trust Score OpenAgentSkill
The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.
Adoption GitHub
Validé100
18K stars GitHub
Activité stars/forks
Validé97
18K stars et 1.5K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
Validé88
2 mois depuis le dernier push
Clarté de licence
Validé86
MIT
Complétude README/SKILL.md
Validé86
Les métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflow
Risque dépendances/runtime
Info72
Accès aux identifiants ou variables d’environnement
Disponibilité de l’installation
Validé92
npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill context-optimization
Sécurité de la commande d’installation
Validé92
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
Avertissement60
secrets or environment access, filesystem or document access
Preuve du dépôt
Validé86
https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering/tree/main/skills/context-optimization
État de revue
Info66
Données de revue IA disponibles
Résultats prouvés par Agent
Info54
Pas encore de données de résultats Agent
Vérifications
Revue d’installation et d’adoption
Chemin d’installation
92
npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill context-optimization
Dépôt
88
https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering/tree/main/skills/context-optimization
Licence
86
MIT
Maintenance
88
2 mois depuis le dernier push
Revue IA
55
The SKILL.md excerpt is incomplete at the end, so the full masking rules and edge cases are not fully visible in the provided snippet.
Complétude README/SKILL.md
86
Usable description available
Risque de dépendances
72
Accès aux identifiants ou variables d’environnement
Sécurité de la commande d’installation
92
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
60
secrets or environment access, filesystem or document access
Activité stars/forks
97
18K stars et 1.5K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Adoption
88
18K stars GitHub
Avertissements
- Permission surface may require sandboxing
- The SKILL.md excerpt is incomplete at the end, so the full masking rules and edge cases are not fully visible in the provided snippet.
- The Python utilities use heuristic token estimation and simple summarization; the code itself notes that production systems should use model-specific tokenizers and LLM-based summarization.
- The skill does not explicitly address handling untrusted or adversarial content inside tool outputs during masking or compaction, though the stated rules mitigate some risk.
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, filesystem or document access
- Permission surface: secrets or environment access, filesystem or document access
Méthode
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.
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