Informe de auditoría del skill

build-ml-pipeline Informe de auditoría.

Declare the pipeline from data source to predictor as a **skrub DataOps graph** (not as a bare `sklearn.Pipeline`). Every step is either a pure-Python function (stateless) attached via `.skb.apply_func`, or a sklearn-compatible estimator (stateful) attached via `.skb.apply`. Stops at the declared object — no fit, split, tuning, persistence, or evaluation. TRIGGER — any of: - Writing or editing code that declares any link in the chain *data source → predictor*: loaders, preprocessing, encoders / imputers / scalers, feature steps, composition objects (`Pipeline`, `ColumnTransformer`, skrub `tabular_pipeline`, `nn.Module`), or the final estimator. - A pure-Python data-processing function destined for the pipeline path (cleans / derives / reshapes) — whether wrapped via `FunctionTransformer`, `skrub.@deferred` / `skrub.var`, a custom `BaseEstimator` subclass, or just called in the training path before the estimator. - A step is added, removed, swapped, or reordered inside an existing pipel

Bloqueado · BloquearRequiere revisiónGenerado 14 oct 2026Auditoría heurística de metadatos
72
Auditoría
70
Confianza
59
Calidad
72
Seguridad
88
Maintain
92
Instalar

Trust Score de OpenAgentSkill

70
Revisión manual

Trust Score de OpenAgentSkill

The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.

Adopción en GitHub

Info

62

122 estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Advertencia

51

122 estrellas y 8 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Aprobado

88

1 meses desde el último push

Claridad de licencia

Aprobado

86

BSD-3-Clause

Completitud de README/SKILL.md

Aprobado

86

Los metadatos incluyen suficiente contexto de uso y flujo de trabajo

Riesgo de dependencias/runtime

Advertencia

56

credential or environment access, network or browser surface

Disponibilidad de instalación

Aprobado

92

npx skills add probabl-ai/skills --skill build-ml-pipeline

Seguridad del comando de instalación

Aprobado

92

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

Fallido

18

secrets or environment access, shell or command execution

Evidencia del repositorio

Aprobado

86

https://github.com/probabl-ai/skills/tree/main/skills/build-ml-pipeline

Estado de revisión

Advertencia

46

Falta aprobación de revisión por IA

Resultados comprobados por Agent

Info

54

Aún no hay datos de resultados del Agent

Comprobaciones

Revisión de instalación y adopción

6 Aprobado · 13 Requiere revisión

Ruta de instalación

92

Aprobado

npx skills add probabl-ai/skills --skill build-ml-pipeline

Repositorio

88

Aprobado

https://github.com/probabl-ai/skills/tree/main/skills/build-ml-pipeline

Licencia

86

Aprobado

BSD-3-Clause

Mantenimiento

88

Aprobado

1 meses desde el último push

Revisión por IA

55

Revisar

Review approval is missing

Completitud de README/SKILL.md

86

Aprobado

Usable description available

Riesgo de dependencias

56

Corregir

credential or environment access, network or browser surface

Seguridad del comando de instalación

92

Aprobado

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

18

Corregir

secrets or environment access, shell or command execution

Actividad de stars/forks

51

Corregir

122 estrellas y 8 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Adopción

68

Info

122 estrellas de GitHub

Advertencias

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • Falta aprobación de revisión por IA
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • Stars/forks activity: 122 stars, 8 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Dependency/runtime risk: credential or environment access, network or browser surface
  • Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
  • Review status: AI review approval is missing

Método

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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