스킬 감사 보고서

context-optimization 감사 보고서.

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.

실험적 · 검토검토 필요생성됨 2026년 10월 11일휴리스틱 메타데이터 감사
82
감사
74
신뢰
86
품질
78
보안
88
유지보수
92
설치

OpenAgentSkill 신뢰 점수

74
강력한 후보

OpenAgentSkill 신뢰 점수

Trust Score는 설치 전에 후보 목록에 넣을 만큼 안전한지 Agent가 판단하도록 돕습니다.

GitHub 채택도

통과

100

GitHub 스타 18K

스타/포크 활동

통과

97

스타 18K, 포크 1.5K; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다

최근 유지보수

통과

88

마지막 푸시 후 2개월

라이선스 명확성

통과

86

MIT

README/SKILL.md 완성도

통과

86

메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다

의존성/런타임 위험

정보

72

자격 증명 또는 환경 변수 접근

설치 가능 여부

통과

92

npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill context-optimization

설치 명령 안전성

통과

92

표준 패키지 또는 런타임 설치 경로

권한 범위

경고

60

secrets or environment access, filesystem or document access

저장소 근거

통과

86

https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering/tree/main/skills/context-optimization

검토 상태

정보

66

AI 검토 데이터를 사용할 수 있습니다

Agent 검증 결과

정보

54

아직 Agent 결과 데이터가 없습니다

검사

설치 및 채택 검토

8 통과 · 10 검토 필요

설치 경로

92

통과

npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill context-optimization

저장소

88

통과

https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering/tree/main/skills/context-optimization

라이선스

86

통과

MIT

유지보수

88

통과

마지막 푸시 후 2개월

AI 검토

55

확인

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 완성도

86

통과

Usable description available

의존성 위험

72

확인

자격 증명 또는 환경 변수 접근

설치 명령 안전성

92

통과

표준 패키지 또는 런타임 설치 경로

권한 범위

60

확인

secrets or environment access, filesystem or document access

스타/포크 활동

97

통과

스타 18K, 포크 1.5K; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다

채택도

88

통과

GitHub 스타 18K

경고

  • 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

방법

이 보고서는 공개 메타데이터, AI 검토 결과, 저장소 최신성, 설치 준비 상태, OpenAgentSkill 이벤트, 품질 점수, 신뢰 검사와 Agent 안전 게이트를 결합합니다. 전체 소스 코드 보안 감사는 아닙니다.

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