Skill-Audit-Bericht
segmentation-analysis Audit-Bericht.
Customer/user segmentation with actionable insights. Use when identifying distinct customer groups, analyzing segment-specific behavior, profiling high-value segments, or testing segmentation hypotheses.
OpenAgentSkill Trust Score
OpenAgentSkill Trust Score
The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.
GitHub-Akzeptanz
Info62
446 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Info62
446 Stars und 80 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
Bestanden100
20 Tage seit dem letzten Push
Lizenzklarheit
Bestanden86
MIT
README/SKILL.md-Vollständigkeit
Bestanden86
Metadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-Kontext
Abhängigkeits-/Laufzeitrisiko
Bestanden90
Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten
Installationsverfügbarkeit
Bestanden92
npx skills add nimrodfisher/data-analytics-skills --skill segmentation-analysis
Sicherheit des Installationsbefehls
Bestanden92
Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad
Berechtigungsumfang
Bestanden100
Keine Hochrisiko-Berechtigungsfläche in öffentlichen Metadaten
Repository-Nachweis
Bestanden86
https://github.com/nimrodfisher/data-analytics-skills/tree/main/03-data-analysis-investigation/segmentation-analysis
Prüfstatus
Info66
KI-Prüfdaten verfügbar
Agent-validierte Ergebnisse
Info54
Noch keine Agent-Ergebnisdaten
Prüfungen
Installations- und Adoptionsprüfung
Installationspfad
92
npx skills add nimrodfisher/data-analytics-skills --skill segmentation-analysis
Repository
88
https://github.com/nimrodfisher/data-analytics-skills/tree/main/03-data-analysis-investigation/segmentation-analysis
Lizenz
86
MIT
Wartung
100
20 Tage seit dem letzten Push
KI-Prüfung
55
The script `segmentation_runner.py` does not perform k-means clustering or generate elbow/silhouette plots as described in SKILL.md; it only profiles pre-defined segments using index scores.
README/SKILL.md-Vollständigkeit
86
Usable description available
Abhängigkeitsrisiko
90
Keine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen Metadaten
Sicherheit des Installationsbefehls
92
Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad
Berechtigungsumfang
100
Keine Hochrisiko-Berechtigungsfläche in öffentlichen Metadaten
Star-/Fork-Aktivität
62
446 Stars und 80 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Akzeptanz
68
446 GitHub-Stars
Warnungen
- The script `segmentation_runner.py` does not perform k-means clustering or generate elbow/silhouette plots as described in SKILL.md; it only profiles pre-defined segments using index scores.
- The script's 'notable' flag uses a simplistic z-score calculation that may not be statistically rigorous.
- Quality score needs review
Methode
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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