Rapport d’audit du skill

build-ml-pipeline Rapport d’audit.

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

Bloqué · BloquerRevue nécessaireGénéré 14 oct. 2026Audit heuristique des métadonnées
72
Audit
70
Confiance
59
Qualité
72
Sécurité
88
Maintain
92
Installer

Trust Score OpenAgentSkill

70
Revue manuelle

Trust Score OpenAgentSkill

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

Adoption GitHub

Info

62

122 stars GitHub

Activité stars/forks

Avertissement

51

122 stars et 8 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

88

1 mois depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

86

BSD-3-Clause

Complétude README/SKILL.md

Validé

86

Les métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflow

Risque dépendances/runtime

Avertissement

56

credential or environment access, network or browser surface

Disponibilité de l’installation

Validé

92

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

Sécurité de la commande d’installation

Validé

92

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Échoué

18

secrets or environment access, shell or command execution

Preuve du dépôt

Validé

86

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

État de revue

Avertissement

46

L’approbation de revue IA est absente

Résultats prouvés par Agent

Info

54

Pas encore de données de résultats Agent

Vérifications

Revue d’installation et d’adoption

6 Validé · 13 Revue nécessaire

Chemin d’installation

92

Validé

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

Dépôt

88

Validé

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

Licence

86

Validé

BSD-3-Clause

Maintenance

88

Validé

1 mois depuis le dernier push

Revue IA

55

Vérifier

Review approval is missing

Complétude README/SKILL.md

86

Validé

Usable description available

Risque de dépendances

56

Corriger

credential or environment access, network or browser surface

Sécurité de la commande d’installation

92

Validé

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

18

Corriger

secrets or environment access, shell or command execution

Activité stars/forks

51

Corriger

122 stars et 8 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Adoption

68

Info

122 stars GitHub

Avertissements

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • L’approbation de revue IA est absente
  • 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

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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