OpenAgentSkill
GitHub200+

Évaluation avant installation

root-cause-analysis Rapport d’évaluation.

Une décision d’installation lisible par machine pour les Agents : adéquation à la tâche, Trust Score, Audit Score, sécurité d’installation, surface de permissions et plan de validation concret avant de toucher l’espace de travail.

Revue nécessaireRisque moyenRevoir Politique
66
Rapport d’évaluation
65
Confiance
72
Audit
60
Sécurité Agent

Revue manuelle

Une approbation humaine est requise avant l’installation dans un espace de travail réel.

Gates requis

Vérifications qu’un Agent doit réussir avant installation

Ouvrir JSON

Adéquation à la tâche

84

Validé

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

Chemin d’installation

92

Validé

Install handoff is available.

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

Sécurité de la commande d’installation

92

Validé

Chemin d’installation standard de package ou runtime

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

Score de confiance

65

Avertissement

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

  • Revue manuelle
  • 21 stars GitHub
  • MIT

Score d’audit

72

Avertissement

Revue nécessaire

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

Contrôle de sécurité Agent

60

Avertissement

Candidat utilisable, mais l’Agent doit afficher les notes de permissions et d’audit avant l’installation.

  • Une approbation humaine est requise avant l’installation dans un espace de travail réel.
  • SKILL.md does not specify the expected input data schema or how run_python should obtain the data, leaving room for ambiguous execution.

Clarté de licence

86

Validé

MIT

  • MIT

Surface de permissions

100

Validé

Aucune surface de permissions à haut risque dans les métadonnées publiques

  • Network access: medium

Plan de validation

Ce que l’Agent doit faire ensuite

  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.

Ne pas utiliser quand

Conditions exigeant une autre skill

  • Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
  • 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

Vérifications complémentaires

Signaux de confiance derrière la décision

Complétude README/SKILL.md

Avertissement

60

Les métadonnées publiques nécessitent davantage de contexte README/SKILL.md

Maintenance récente

Validé

88

2 mois depuis le dernier push

Alternatives disponibles

Validé

82

Alternative skills are available for comparison.