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Scikit Learn

Stark · 82
Von der Community indexiert

scikit-learn: machine learning in Python

Verified installs0
Stars66.4K
Version1.0.0
Qualität100/100 · Ausgezeichnet
Vertrauen82/100 · Vor Installation prüfen
Audit92/100 · Sicher zu testen

Asset-Profil

Daten, BI und Analytik

CSV, SQL, notebooks, dashboards, data pipelines, BI, ETL, and spreadsheet analysis.

Bereich ansehen

Szenario

Datenanalyse

I need my agent to analyze CSV data, produce insights, and explain trends.

Agent-Fit

Claude Code + CLI + Codex

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add scikit-learn/scikit-learn

Wartung

Aktiv

2 Monate seit dem letzten Push

Risiko

Sicher zu testen

Die Dokumentationszusammenfassung ist knapp

GitHub-Qualität

66K

100/100 Qualität · 88/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

DatenDatenanalysedata-analysisanalyticsdata-science

Review-Notizen

Die Dokumentationszusammenfassung ist knapp · README/SKILL.md completeness: Public metadata needs stronger README/SKILL.md context

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Ausgezeichnet
100

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

Vertrauen

Vor Installation prüfen
82

Gutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.

Audit

Sicher zu testen
92

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Agent-Installationskandidat

Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.

PythonData AnalysisCodexClaude CodeCursor

Stars

66K GitHub-Stars

Repository-Aktivität

66K Stars und 27K Forks

Wartung

2 Monate seit dem letzten Push

Lizenz

BSD-3-Clause

Installieren

npx skills add scikit-learn/scikit-learn

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

Keine Hochrisiko-Berechtigungsfläche in öffentlichen Metadaten

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Thin public metadata

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

  • Die Dokumentationszusammenfassung ist knapp
  • README/SKILL.md completeness: Public metadata needs stronger README/SKILL.md context

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist angegeben
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • GitHub automation-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen
  • Inspect repository metadata

Geeignete Agents

PythonData AnalysisCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add scikit-learn/scikit-learn
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
82/100
Audit
92/100
Risikoebene
Sicher zu testen

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

npx skills add scikit-learn/scikit-learn
Öffentliches AuditEval-BerichtResolve APIInstallationsübergabe

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • Hochregulierte Umgebungen ohne interne Sicherheitsprüfung
  • No major risk signals from current metadata
  • Die Dokumentationszusammenfassung ist knapp
  • README/SKILL.md completeness: Public metadata needs stronger README/SKILL.md context

Alternative

D3

113.1K Stars

npx skills add d3/d3

Alternative

Echarts

66.6K Stars

npx skills add apache/echarts

Alternative

Data Science For Beginners

35.6K Stars

npx skills add microsoft/Data-Science-For-Beginners

Alternative

Sequelize

30.4K Stars

npx skills add sequelize/sequelize

Agent-Sicherheit v2

80/100 · Vor Installation prüfen

GeprüftPrüfen

Gute Audit- und Sicherheitssignale ohne Hochrisiko-Berechtigungshinweise in öffentlichen Metadaten.

Prüfen Sie die Audit-Seite und erlauben Sie die Agent-Installation dann in einem Sandbox-Workflow.

Per API auflösen

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

  • Die Dokumentationszusammenfassung ist knapp

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install scikit-learn-scikit-learn

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

JSON öffnen

/api/agent/resolve?task=Use%20Scikit%20Learn%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium

Resolve-Text

/api/agent/resolve?task=Use%20Scikit%20Learn%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text

Installationsübergabe

/api/skills/scikit-learn-scikit-learn/install

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use Scikit Learn in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Scikit%20Learn%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/scikit-learn-scikit-learn/install
Install command: npx skills add scikit-learn/scikit-learn
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Installationsübergabe

/api/skills/scikit-learn-scikit-learn/install

LLM-Textformat

/api/skills/scikit-learn-scikit-learn/install?format=text

Alternativen finden

/api/skills/search?q=Scikit%20Learn&limit=3

Agent-Prompt

Use Scikit Learn for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/scikit-learn-scikit-learn/install, then install with: npx skills add scikit-learn/scikit-learn

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Manifest

/api/registry/manifest/scikit-learn-scikit-learn

LLM-Text

/api/registry/manifest/scikit-learn-scikit-learn?format=text

Installationsalias

/api/registry/install/scikit-learn-scikit-learn

Empfehlen

/api/registry/recommend?task=Use%20Scikit%20Learn%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3

Agent-Fit

100/100

GitHub automation

Use-Case-Tags

GitHub automationDatenanalyseCoding-Agents

Plattformen

Python, Data Analysis, Claude Code

Audit-Bericht

Sicher zu testen · 92/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Primäre Wahl für GitHub automation

Use this as a leading candidate, then validate the README and install path in your own agent stack.

100
Bereitschaft
Übernehmen
Phase

Rolle im Stack

Primäre Wahl

Primäre Eignung

GitHub automation

Vertrauenslabel

Produktionsbereit

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • GitHub automation-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen

Evidenz

  • 66,358 GitHub-Stars
  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 100/100
  • 159 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

  • No major risk signals from current metadata

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine GitHub automation-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Vor Installation prüfen

Gutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.

82
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Bestanden

66K GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Bestanden

66K Stars und 27K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

2 Monate seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

BSD-3-Clause

Positive Signale

  • Manuell verifizierte Auflistung
  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Kürzlich gewartetes Repository
  • Large GitHub adoption signal
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • OpenAgentSkill-Nutzungsaktivität erkannt
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • Die Dokumentationszusammenfassung ist knapp
  • README/SKILL.md completeness: Public metadata needs stronger README/SKILL.md context
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.

Qualitätsprofil

Ausgezeichnet Kandidat für Agent-Workflows

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

100
GitHub-Stars
66K
Aktualität
vor 2 Monaten
Installationsbereit
Ja
Lizenz
BSD-3-Clause

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Manage repositories

GitHub automation

I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.

Analyze datasets

Data analysis

I need my agent to analyze CSV data, produce insights, and explain trends.

Build and ship code

Coding agents

I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Inspect, patch, and verify code

Coding review agent

A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.

Turn skills into distribution

Content growth agent

A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.

Ingest, retrieve, and cite

RAG knowledge base

A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

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Übersicht

scikit-learn: machine learning in Python

Imported by the skill-only GitHub discovery pipeline because it matches agent skill, automation, RAG, or developer-tool signals. Protocol-server projects are excluded from automated imports.

Plattformkompatibilität

pythonFULL
data-analysisFULL

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
BSD-3-Clause
Letzte Aktualisierung
18. Aug. 2026
Veröffentlicht
5. Juni 2026

Frameworks & Tools

PythonData Analysis

Entscheidungsübersicht

Primäre Wahl

100
Bereit
Übernehmen
Phase

66,358 GitHub-Stars

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

92
Sicher zu testen
Sicherheit
89/100
Wartung
88/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
—
Letzter Fehler
—
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
—
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Agent-Proven-RankingErgebnisvertrag

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Alternativen vergleichenAuto-AuflösungsplanAuf GitHub ansehenDokumentation

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für Scikit Learn, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
A practical pick for source-backed research:

Scikit Learn: scikit-learn: machine learning in Python

66.4K stars

https://www.openagentskill.com/skills/scikit-learn-scikit-learn?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for Scikit Learn:
https://www.openagentskill.com/skills/scikit-learn-scikit-learn?ref=x

Install: npx skills add scikit-learn/scikit-learn
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Community-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
scikit-learn
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

Diesen Skill beanspruchen

Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Community-indexiert-Eintrag wird scikit-learn zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

Creator-Backlink-Kit

Evidenz-Badges in deine README einfügen

Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/scikit-learn-scikit-learn?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/scikit-learn-scikit-learn)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/scikit-learn-scikit-learn?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/scikit-learn-scikit-learn)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/scikit-learn-scikit-learn?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/scikit-learn-scikit-learn/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/scikit-learn-scikit-learn?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/scikit-learn-scikit-learn)
Badge-Vorschau Audit öffnen Creator-Kit

Autor

S

scikit-learn✓

@scikit-learn

Tags

data-analysisanalyticsdata-sciencemachine-learningpythonstatisticsgithub

Plattform-Fit

Claude Code

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
66.4K
Qualitätswert
74/100
Letzter GitHub-Push
17. Juni 2026
Framework-Hinweise
2
OpenAgentSkill-Aufrufe
20
Installationskopien
1
Externe Klicks
0

Community-Signal

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Vertrauen & Sicherheit

Vor Installation prüfen

82
  • GitHub-Akzeptanz66K GitHub-StarsBestanden
  • Star-/Fork-Aktivität66K Stars und 27K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarBestanden
  • Aktuelle Wartung2 Monate seit dem letzten PushBestanden
  • LizenzklarheitBSD-3-ClauseBestanden
  • README/SKILL.md-VollständigkeitÖffentliche Metadaten benötigen mehr README/SKILL.md-KontextPrüfen
  • Abhängigkeits-/LaufzeitrisikoKeine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen MetadatenBestanden

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