Rapport d’audit du skill
interrogate Rapport d’audit.
Use for \"interrogate\", \"adversarial review\", \"multi-model review\", \"challenge this\", \"stress test this code\", \"find blind spots\", or \"tear this apart\". Multiple LLM reviewers challenge changes from independent angles.
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
111 stars GitHub
Activité stars/forks
Avertissement51
111 stars et 5 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
Validé100
8 jours depuis le dernier push
Clarté de licence
Validé86
MIT
Complétude README/SKILL.md
Info76
Les métadonnées publiques nécessitent davantage de contexte README/SKILL.md
Risque dépendances/runtime
Validé90
Aucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiques
Disponibilité de l’installation
Validé92
npx skills add uzairansaruzi/p3-stack --skill interrogate
Sécurité de la commande d’installation
Validé92
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
Validé86
Accès au système de fichiers ou aux documents
Preuve du dépôt
Validé86
https://github.com/uzairansaruzi/p3-stack/tree/main/skills/interrogate
État de revue
Avertissement46
L’approbation de revue IA est absente
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 uzairansaruzi/p3-stack --skill interrogate
Dépôt
88
https://github.com/uzairansaruzi/p3-stack/tree/main/skills/interrogate
Licence
86
MIT
Maintenance
100
8 jours depuis le dernier push
Revue IA
55
Review approval is missing
Complétude README/SKILL.md
84
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
86
Accès au système de fichiers ou aux documents
Activité stars/forks
51
111 stars et 5 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Adoption
68
111 stars GitHub
Avertissements
- L’approbation de revue IA est absente
- Quality score needs review
- Stars/forks activity: 111 stars, 5 forks; issue activity unavailable in current metadata
- 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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Skills associés à auditer ensuite
full-output-enforcement
Overrides default LLM truncation behavior. Enforces complete code generation, bans placeholder patterns, and handles token-limit splits cleanly. Apply to any task requiring exhaustive, unabridged output.
96K Stars · Rapport d’audit
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 Stars · Rapport d’audit
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 Stars · Rapport d’audit