Informe de auditoría del skill

Kunlun Informe de auditoría.

KunlunBase is a distributed relational database management system(RDBMS) with complete NewSQL capabilities and robust transaction ACID guarantees and is compatible with standard SQL. Applications which used PostgreSQL or MySQL can work with KunlunBase as-is without any code change or rebuild because KunlunBase supports both PostgreSQL and MySQL connection protocols and DML SQL grammars. MySQL DBAs can quickly work on a KunlunBase cluster because we use MySQL as storage nodes of KunlunBase. KunlunBase can elastically scale out as needed, and guarantees transaction ACID under error conditions, and KunlunBase fully passes TPC-C, TPC-H and TPC-DS test suites, so it not only support OLTP workloads but also OLAP workloads. Application developers can use KunlunBase to build IT systems that handles terabytes of data, without any effort on their part to implement data sharding, distributed transaction processing, distributed query processing, crash safety, high availability, strong consistency, horizontal scalability. All these powerful features are provided by KunlunBase. KunlunBase supports powerful and user friendly cluster management, monitor and provision features, can be readily used as DBaaS.

Experimental · RevisarRequiere revisiónGenerado 23 ago 2026Auditoría heurística de metadatos
62
Auditoría
71
Confianza
48
Calidad
85
Seguridad
20
Maintain
92
Instalar

Trust Score de OpenAgentSkill

71
Revisión manual

Trust Score de OpenAgentSkill

The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.

Adopción en GitHub

Info

62

148 estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Advertencia

57

148 estrellas y 19 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Fallido

22

3 años desde el último push

Claridad de licencia

Aprobado

86

Apache-2.0

Completitud de README/SKILL.md

Aprobado

90

Los metadatos incluyen suficiente contexto de uso y flujo de trabajo

Riesgo de dependencias/runtime

Aprobado

82

database surface

Disponibilidad de instalación

Aprobado

92

npx skills add zettadb/kunlun

Seguridad del comando de instalación

Aprobado

92

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

Info

74

filesystem or document access, database access

Evidencia del repositorio

Aprobado

86

https://github.com/zettadb/kunlun

Estado de revisión

Aprobado

88

Hay datos de revisión por IA disponibles

Resultados comprobados por Agent

Info

54

Aún no hay datos de resultados del Agent

Comprobaciones

Revisión de instalación y adopción

7 Aprobado · 11 Requiere revisión

Ruta de instalación

92

Aprobado

npx skills add zettadb/kunlun

Repositorio

88

Aprobado

https://github.com/zettadb/kunlun

Licencia

86

Aprobado

Apache-2.0

Mantenimiento

20

Corregir

3 años desde el último push

Revisión por IA

88

Aprobado

Approved with no listed issues

Completitud de README/SKILL.md

90

Aprobado

Usable description available

Riesgo de dependencias

82

Aprobado

database surface

Seguridad del comando de instalación

92

Aprobado

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

74

Revisar

filesystem or document access, database access

Actividad de stars/forks

57

Corregir

148 estrellas y 19 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Adopción

68

Info

148 estrellas de GitHub

Financial decision safety

58

Revisar

Research-only use: do not treat output as financial advice or execute a position without human approval.

Advertencias

  • Repository appears stale
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • Repository looks stale
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • Stars/forks activity: 148 stars, 19 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Recent maintenance: 3y since push

Método

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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