OpenAgentSkill
GitHub200+

Vorinstallations-Eval

root-cause-analysis Eval-Bericht.

Eine maschinenlesbare Installationsentscheidung für Agents: Task-Fit, Trust Score, Audit Score, Installationssicherheit, Berechtigungsumfang und ein konkreter Validierungsplan vor dem Einsatz im Workspace.

Prüfung nötigMittleres RisikoPrüfen Richtlinie
66
Eval-Bericht
65
Vertrauen
72
Audit
60
Agent-Sicherheit

Manuelle Prüfung

Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.

Erforderliche Gates

Prüfungen, die ein Agent vor der Installation bestehen muss

JSON öffnen

Aufgabenpassung

84

Bestanden

Task wording matches this skill metadata.

  • Evaluate root-cause-analysis before installing it in an agent workflow
  • automation
  • Browser automation workflows; Claude Code teams; builders willing to evaluate younger projects

Installationspfad

92

Bestanden

Install handoff is available.

  • npx skills add zj-unicom-ai/UniEmployee --skill root-cause-analysis

Sicherheit des Installationsbefehls

92

Bestanden

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

  • npx skills add zj-unicom-ai/UniEmployee --skill root-cause-analysis

Vertrauenswert

65

Warnung

Potentially useful, but at least one trust signal needs human inspection.

  • Manuelle Prüfung
  • 21 GitHub-Stars
  • MIT

Audit-Score

72

Warnung

Prüfung nötig

  • SKILL.md does not specify the expected input data schema or how run_python should obtain the data, leaving room for ambiguous execution.

Agent-Sicherheitsprüfung

60

Warnung

Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.

  • Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.
  • SKILL.md does not specify the expected input data schema or how run_python should obtain the data, leaving room for ambiguous execution.

Lizenzklarheit

86

Bestanden

MIT

  • MIT

Berechtigungsumfang

100

Bestanden

Keine Hochrisiko-Berechtigungsfläche in öffentlichen Metadaten

  • Network access: medium

Validierungsplan

Was der Agent als Nächstes tun sollte

  1. 1Inspect repository, README/SKILL.md, license, and recent commits before production use.
  2. 2Install in an isolated workspace or sandbox with no production secrets available.
  3. 3Run the smallest representative task and record files touched, commands run, network access, and outputs.
  4. 4Compare the selected skill against at least one alternative when the eval status is review or failed.
  5. 5Promote only after the agent reports a successful verification result and unresolved warnings are accepted.

Nicht verwenden, wenn

Bedingungen für eine andere Skill

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • SKILL.md does not specify the expected input data schema or how run_python should obtain the data, leaving room for ambiguous execution.
  • No explicit safe operating boundaries are defined, such as restricting analysis to provided datasets and avoiding file/network side effects.
  • Quality score needs review

Unterstützende Prüfungen

Vertrauenssignale hinter der Entscheidung

README/SKILL.md-Vollständigkeit

Warnung

60

Öffentliche Metadaten benötigen mehr README/SKILL.md-Kontext

Aktuelle Wartung

Bestanden

88

2 Monate seit dem letzten Push

Alternativen verfügbar

Bestanden

82

Alternative skills are available for comparison.