スキル監査レポート
context-optimization 監査レポート.
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.
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
合格100
GitHub スター 18K
スター/フォーク活動
合格97
スター 18K、フォーク 1.5K; 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88
最終プッシュから 2 か月
ライセンスの明確さ
合格86
MIT
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
情報72
認証情報または環境変数アクセス
インストール可否
合格92
npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill context-optimization
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
警告60
secrets or environment access, filesystem or document access
リポジトリ根拠
合格86
https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering/tree/main/skills/context-optimization
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
インストール経路
92
npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill context-optimization
リポジトリ
88
https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering/tree/main/skills/context-optimization
ライセンス
86
MIT
メンテナンス
88
最終プッシュから 2 か月
AI レビュー
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.
README/SKILL.md の完全性
86
Usable description available
依存関係リスク
72
認証情報または環境変数アクセス
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
60
secrets or environment access, filesystem or document access
スター/フォーク活動
97
スター 18K、フォーク 1.5K; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
採用度
88
GitHub スター 18K
警告
- 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
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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