Informe de auditoría del skill
qdrant-sizing Informe de auditoría.
Sizes a Qdrant deployment before it is provisioned. Use when someone asks 'how much RAM do I need', 'how many nodes', 'how big should my cluster be', 'sizing', 'capacity planning', 'will N vectors fit', 'what instance type should I pick', or gives a vector count and dimensions and asks what to provision. Also use when an existing estimate needs checking before hardware or a cluster tier is bought.
Trust Score de OpenAgentSkill
Trust Score de OpenAgentSkill
The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.
Adopción en GitHub
Info62
253 estrellas de GitHub
Actividad de stars/forks
Advertencia57
253 estrellas y 30 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales
Mantenimiento reciente
Aprobado100
12 días desde el último push
Claridad de licencia
Aprobado86
Apache-2.0
Completitud de README/SKILL.md
Aprobado86
Los metadatos incluyen suficiente contexto de uso y flujo de trabajo
Riesgo de dependencias/runtime
Aprobado90
No hay indicios importantes de riesgo de dependencias en los metadatos públicos
Disponibilidad de instalación
Aprobado92
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-sizing
Seguridad del comando de instalación
Aprobado92
Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución
Superficie de permisos
Aprobado100
No hay superficie de permisos de alto riesgo en los metadatos públicos
Evidencia del repositorio
Aprobado86
https://github.com/qdrant/skills/tree/main/skills/qdrant-sizing
Estado de revisión
Info66
Hay datos de revisión por IA disponibles
Resultados comprobados por Agent
Info54
Aún no hay datos de resultados del Agent
Comprobaciones
Revisión de instalación y adopción
Ruta de instalación
92
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-sizing
Repositorio
88
https://github.com/qdrant/skills/tree/main/skills/qdrant-sizing
Licencia
86
Apache-2.0
Mantenimiento
100
12 días desde el último push
Revisión por IA
55
The simplified RAM formula `number_of_vectors × dimension × 4 × 1.5` does not explicitly include `replication_factor`, while the detailed footprint section correctly uses `base = points × replication_factor`. This could lead to undersizing replicated deployments if an agent uses the rough formula alone.
Completitud de README/SKILL.md
86
Usable description available
Riesgo de dependencias
90
No hay indicios importantes de riesgo de dependencias en los metadatos públicos
Seguridad del comando de instalación
92
Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución
Superficie de permisos
100
No hay superficie de permisos de alto riesgo en los metadatos públicos
Actividad de stars/forks
57
253 estrellas y 30 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales
Adopción
68
253 estrellas de GitHub
Advertencias
- The simplified RAM formula `number_of_vectors × dimension × 4 × 1.5` does not explicitly include `replication_factor`, while the detailed footprint section correctly uses `base = points × replication_factor`. This could lead to undersizing replicated deployments if an agent uses the rough formula alone.
- Disk sizing guidance is high-level and does not give concrete allowances for WAL, snapshots, recovery, or temporary segment overhead beyond the general data footprint.
- Memory tier version details (1.19+ vs 1.18 and older) and other version-specific statements may become stale without a review date or compatibility note.
- Quality score needs review
- Stars/forks activity: 253 stars, 30 forks; issue activity unavailable in current metadata
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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