Rapport d’audit du skill
segmentation-analysis Rapport d’audit.
Customer/user segmentation with actionable insights. Use when identifying distinct customer groups, analyzing segment-specific behavior, profiling high-value segments, or testing segmentation hypotheses.
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
Info62
446 stars GitHub
Activité stars/forks
Info62
446 stars et 80 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
Validé100
20 jours 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
Validé90
Aucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiques
Disponibilité de l’installation
Validé92
npx skills add nimrodfisher/data-analytics-skills --skill segmentation-analysis
Sécurité de la commande d’installation
Validé92
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
Validé100
Aucune surface de permissions à haut risque dans les métadonnées publiques
Preuve du dépôt
Validé86
https://github.com/nimrodfisher/data-analytics-skills/tree/main/03-data-analysis-investigation/segmentation-analysis
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 nimrodfisher/data-analytics-skills --skill segmentation-analysis
Dépôt
88
https://github.com/nimrodfisher/data-analytics-skills/tree/main/03-data-analysis-investigation/segmentation-analysis
Licence
86
MIT
Maintenance
100
20 jours depuis le dernier push
Revue IA
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.
Complétude README/SKILL.md
86
Usable description available
Risque de dépendances
90
Aucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiques
Sécurité de la commande d’installation
92
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
100
Aucune surface de permissions à haut risque dans les métadonnées publiques
Activité stars/forks
62
446 stars et 80 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Adoption
68
446 stars GitHub
Avertissements
- 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
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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