Rapport d’audit du skill
binary-diff Rapport d’audit.
跨版本符号迁移与二进制差分。当你有旧版本的符号/逆向结果，需要快速迁移到新版本时使用。 适用场景：内核缺 PDB 用旧版符号推导、程序更新后批量迁移函数名、应用更新后快速定位新偏移。 核心方法：用 LLM 做结构化差异比对，程序化输入输出，成本极低（200 函数 ~1 元）。 触发关键词：符号迁移、bindiff、跨版本、PDB 缺失、函数偏移迁移、symbol migration、binary diff、版本对比。
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
Avertissement48
29 stars GitHub
Activité stars/forks
Avertissement43
29 stars et 5 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
Validé100
3 jours depuis le dernier push
Clarté de licence
Validé86
MIT
Complétude README/SKILL.md
Validé86
Les métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflow
Risque dépendances/runtime
Avertissement46
credential or environment access, external package install surface
Disponibilité de l’installation
Validé92
npx skills add z91772524-ai/pojia-next-mac --skill binary-diff
Sécurité de la commande d’installation
Validé92
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
Avertissement48
secrets or environment access, network or browser access
Preuve du dépôt
Validé86
https://github.com/z91772524-ai/pojia-next-mac/tree/main/skills/binary-diff
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 z91772524-ai/pojia-next-mac --skill binary-diff
Dépôt
88
https://github.com/z91772524-ai/pojia-next-mac/tree/main/skills/binary-diff
Licence
86
MIT
Maintenance
100
3 jours depuis le dernier push
Revue IA
55
Review approval is missing
Complétude README/SKILL.md
86
Usable description available
Risque de dépendances
46
credential or environment access, external package install surface
Sécurité de la commande d’installation
92
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
48
secrets or environment access, network or browser access
Activité stars/forks
43
29 stars et 5 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Adoption
42
29 stars GitHub
Avertissements
- Dependency or permission surface needs review
- Permission surface may require sandboxing
- Low GitHub adoption signal
- L’approbation de revue IA est absente
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, network or browser access
- GitHub adoption: 29 GitHub stars
- Stars/forks activity: 29 stars, 5 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Dependency/runtime risk: credential or environment access, external package install surface
- Permission surface: secrets or environment access, network or browser access
- 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