스킬 감사 보고서
kb 감사 보고서.
Portable OKF knowledge bundle for coding-agent memory and LLM wikis. Use when the user wants to start a wiki, ingest a source, document a repository, query project knowledge with citations, lint for drift, or visualize connections; whenever a repo has a knowledge/ bundle that should inform the task; and when another kb-* skill needs the shared spec, glossary, templates, or trust model.
OpenAgentSkill 신뢰 점수
OpenAgentSkill 신뢰 점수
Trust Score는 설치 전에 후보 목록에 넣을 만큼 안전한지 Agent가 판단하도록 돕습니다.
GitHub 채택도
경고48
GitHub 스타 41
스타/포크 활동
경고43
스타 41, 포크 0; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다
최근 유지보수
통과88
마지막 푸시 후 2개월
라이선스 명확성
통과86
MIT
README/SKILL.md 완성도
통과94
메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다
의존성/런타임 위험
통과90
공개 메타데이터에 주요 의존성 위험 힌트가 없습니다
설치 가능 여부
통과92
npx skills add stjbrown/agent-knowledge --skill kb
설치 명령 안전성
통과92
표준 패키지 또는 런타임 설치 경로
권한 범위
정보74
filesystem or document access, database access
저장소 근거
통과86
https://github.com/stjbrown/agent-knowledge/tree/main/skills/kb
검토 상태
경고46
AI 검토 승인이 없습니다
Agent 검증 결과
정보54
아직 Agent 결과 데이터가 없습니다
검사
설치 및 채택 검토
설치 경로
92
npx skills add stjbrown/agent-knowledge --skill kb
저장소
88
https://github.com/stjbrown/agent-knowledge/tree/main/skills/kb
라이선스
86
MIT
유지보수
88
마지막 푸시 후 2개월
AI 검토
55
Review approval is missing
README/SKILL.md 완성도
94
Usable description available
의존성 위험
90
공개 메타데이터에 주요 의존성 위험 힌트가 없습니다
설치 명령 안전성
92
표준 패키지 또는 런타임 설치 경로
권한 범위
74
filesystem or document access, database access
스타/포크 활동
43
스타 41, 포크 0; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다
채택도
42
GitHub 스타 41
경고
- Low GitHub adoption signal
- AI 검토 승인이 없습니다
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 41 GitHub stars
- Stars/forks activity: 41 stars, 0 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Review status: AI review approval is missing
방법
이 보고서는 공개 메타데이터, AI 검토 결과, 저장소 최신성, 설치 준비 상태, OpenAgentSkill 이벤트, 품질 점수, 신뢰 검사와 Agent 안전 게이트를 결합합니다. 전체 소스 코드 보안 감사는 아닙니다.
가까운 옵션 비교
다음으로 감사할 관련 스킬
peft-fine-tuning
Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.
13K 스타 · 감사 보고서
distributed-llm-pretraining-torchtitan
Provides PyTorch-native distributed LLM pretraining using torchtitan with 4D parallelism (FSDP2, TP, PP, CP). Use when pretraining Llama 3.1, DeepSeek V3, or custom models at scale from 8 to 512+ GPUs with Float8, torch.compile, and distributed checkpointing.
13K 스타 · 감사 보고서
litert-lm
Creates an Android app that runs an open text LLM on the device, on the CPU or the GPU, with the LiteRT-LM Kotlin API. Use this skill to build a new chat, summarization or extraction app with a .litertlm model from Hugging Face litert-community (Gemma, Qwen, Llama, Phi) - the dependency and manifest entries, getting the model file onto the device, engine initialization, a streamed multi-turn conversation, the ViewModel and screen.
459 스타 · 감사 보고서