Rapport d’audit du skill
qdrant-sizing Rapport d’audit.
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 OpenAgentSkill
Trust Score OpenAgentSkill
The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.
Adoption GitHub
Info62
253 stars GitHub
Activité stars/forks
Avertissement57
253 stars et 30 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
Validé100
13 jours depuis le dernier push
Clarté de licence
Validé86
Apache-2.0
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 qdrant/skills --skill qdrant-sizing
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/qdrant/skills/tree/main/skills/qdrant-sizing
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 qdrant/skills --skill qdrant-sizing
Dépôt
88
https://github.com/qdrant/skills/tree/main/skills/qdrant-sizing
Licence
86
Apache-2.0
Maintenance
100
13 jours depuis le dernier push
Revue 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.
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
57
253 stars et 30 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Adoption
68
253 stars GitHub
Avertissements
- 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
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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